EP1018087A1 - Reduktionsverfahren für simulationen zur wissensdatenerzeugung - Google Patents

Reduktionsverfahren für simulationen zur wissensdatenerzeugung

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Publication number
EP1018087A1
EP1018087A1 EP98948855A EP98948855A EP1018087A1 EP 1018087 A1 EP1018087 A1 EP 1018087A1 EP 98948855 A EP98948855 A EP 98948855A EP 98948855 A EP98948855 A EP 98948855A EP 1018087 A1 EP1018087 A1 EP 1018087A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
components
basic
knowledge data
states
building blocks
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
EP98948855A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Rainer Burkhardt
Andreas Heinzelmann
Bernd Rehfus
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mercedes Benz Group AG
Original Assignee
DaimlerChrysler AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by DaimlerChrysler AG filed Critical DaimlerChrysler AG
Publication of EP1018087A1 publication Critical patent/EP1018087A1/de
Withdrawn legal-status Critical Current

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Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/30Circuit design
    • G06F30/36Circuit design at the analogue level
    • G06F30/367Design verification, e.g. using simulation, simulation program with integrated circuit emphasis [SPICE], direct methods or relaxation methods

Definitions

  • the invention relates to a method for reducing the number of simulation steps required in a simulation method for computer-controlled generation of knowledge data about an overall system consisting of several electrically controllable components. Furthermore, the invention relates to a computer for carrying out a reduction process.
  • US Pat. No. 5,625,578 describes a control method for simulations which are used to investigate the electromagnetic behavior of electrical components of a printed circuit board.
  • the simulations are based on a model equivalent to the circuit pattern of the circuit card.
  • the number of equivalent lent circuit components is reduced by four orders of magnitude without incurring losses in terms of the accuracy of the equivalence model.
  • the circuit pattern is represented by geometric elements.
  • groups of main elements are compiled that contain only those selected elements whose distance from the neighboring elements exceeds a defined minimum wavelength ⁇ .
  • field values are assigned to the selected elements.
  • the field values of the elements not taken into account are defined via the field values of the selected elements, and a matrix representing the equivalence model is generated using a ranking method that takes into account the number of selected elements.
  • the object of the invention is to provide a reduction method for simulations for the generation of knowledge data, which considerably reduces the number of simulation steps required, without ignoring information relevant for the generation of knowledge data.
  • the method reduces the number of simulation steps required in simulation methods that are used for the computer-controlled generation of knowledge data about complete systems, which consist of several electrically controllable components.
  • the electrically controllable components are broken down into components that comprise one or more basic components.
  • the electrical connections between the basic components and between the components are then recorded, discrete electrical status values are assigned to the basic components, and operating statuses and possible component statuses of the individual components are defined in relation to the electrical status values of the basic components belonging to a component.
  • the sizes necessary for the generation of knowledge data and measurable on the basic building blocks and components are determined and those basic building blocks are determined which have no influence on the defined measurable sizes.
  • the basic elements without influence are summarized and eliminated.
  • the D ⁇ S process can be used for many different simulation processes that are used for the computer-controlled generation of knowledge data about an overall system consisting of several electrically controllable components.
  • the division of knowledge data into knowledge data types enables the selection of one or more knowledge data types that are relevant to a specific question. This is advantageous because the quantities that can be measured on the basic building blocks and components are only to be specified for the selected knowledge data types and the number of simulation steps required is reduced again.
  • Fig.4 shows the relationship between the basic building blocks and the components
  • Figure 7 illustrates the work of binding operators
  • FIG. 8 shows an extract from a relation table. The sequence of the method for reducing the number of simulation steps is shown in FIG. 1 Represent procedure.
  • the main components that occur in the periphery of automation devices are, as summarized in the table in FIG. 3, resistors, switches, lines, connectors, lamps, bundles of cables, sensors, relays, fuses, solenoid valves, motors and signal transmitters.
  • Some of the components can be summarized in aggregate A.
  • the aggregate information with the structure relationships is usually available in a data processing form. This information is already available during the product development phases e.g. present in CAD systems or can be derived from model-based programs.
  • An aggregate A is a set of components C. with a local arrangement.
  • An aggregate describes a smallest exchangeable unit.
  • the individual units A are connected to one another by the pins Pl, the components C j .
  • An aggregate A consists of zero or more components C j .
  • a component C j belongs exactly to an aggregate A ,.
  • An electrical component C j has zero or more ports PO k .
  • a port PO k is part of a component C j .
  • Each port PO k can contain one or more pins Pl m .
  • Each pin PI m is assigned to exactly one port PO k .
  • a connection CH refers to two pins Pl m .
  • a pin Pl m can be related to none or a connection CNi.
  • Nonlinear components such as Diodes are replaced by processor-controlled automation devices.
  • the software functions simulate the non-linear behavior and, on the other hand, the non-linear components are integrated into the automation devices, so that the behavior can be described linearly outside the systems within the framework of the relevant information.
  • Dynamic properties of the components considered here play a subordinate role, since the dynamic behavior properties of the components considered do not provide a significantly higher information gain.
  • Each basic building block U refers to a component C ,.
  • the basic building blocks or atomic units differ depending on the type in active and passive basic building blocks.
  • the active basic components are divided into current sources Ql and voltage sources QV, whereas the passive basic components contain simple resistors R k .
  • the type of the basic module is characterized by type (U.
  • the basic module U j can assume different discrete values V k depending on the state of the component.
  • the individual discrete values V k of component C are related to one another by the states of the components via a behavior description B k coupled
  • the passive basic building blocks are considered in the further considerations.
  • the active building blocks are listed for completion.
  • the behavior of the components is characterized by discrete states. As shown in Fig. 4, this results in discrete values for the basic building blocks, which represent different electrical states of the components.
  • the individual discrete states of the basic building blocks have a specific relationship to the component states, which include the standard behavior and the fault behavior of a component. In addition, it can be used for many applications such.
  • Electrical and non-electrical operating states can be distinguished depending on the type of physical quantity that causes the operating state change. The electrical operating states are directly influenced by electrical quantities of the basic modules to be examined
  • Each component C can assume different operating states O. Depending on the influencing factor, the operating state transitions depend on electrical and / or non-electrical events and variables. If there are several operating states, the state transition is primarily either electrical or non-electrical result. The non-electrical operating states ONE can be achieved, for example, by mechanical influences. A component C can assume electrical operating states OE if an electrical effect causes an operating state change. A change between the operating states can be carried out as often as required without restriction.
  • Each component has at least two component states F m , which are not changed by electrical variables or by external influences in normal operation.
  • the component states F m hide at least one faulty state and the normal state. It is therefore of primary importance for simulation processes for the generation of diagnostic knowledge to recognize the component state.
  • a component state change from the normal state to an error state occurs only once. The sporadic errors are an exception.
  • An incandescent lamp e.g. can be defective or not defective regardless of the operating voltage. This behavior, which is permanently assigned to the component, is the component state. In the component state not defective, different operating states are possible, depending on the electrical quantities available. In general, a distinction between active mode (the lamp is on) and passive mode (the lamp is off) is sufficient.
  • the individual components can be assigned to the complete overall system or the periphery of the overall system.
  • the complete system as a whole can be included in the model, but the information of interest can mainly be found in the periphery.
  • the periphery of the overall system can be modeled as a graph, in which the basic building blocks represent the edges. To connect the basic building blocks, connection points are required that appear as nodes in the graph.
  • a graph G is given by a set of nodes N and edges E. Each node N, is the junction of two or more edges E r An edge E, connects two nodes N, and N r The graph G is called undirected if there is no node order an edge exists.
  • the graph elements GE include both the edges E and the nodes N,
  • the degree or degree (NJ of the node is determined by the number of edges E, at this node.
  • the edges E j connected to the node N are characterized by the edges (N,).
  • N r N, The result of the chain (N r N,) function is a set of edges E “die directly in a chain mix the elements N, and N j .
  • Each inner knot of a chain that is not closed has a knot grade 2, the outer knots have a knot grade 3 or larger.
  • a graph has the following properties:
  • the graph is represented by the edges E; with the atomic units U, and the nodes N j .
  • a node N is the connection point of two or more basic building blocks U.
  • the entire behavior of the electrical periphery is characterized by the elementary peripheral graph G ep .
  • the node potentials P t or the currents l j can be measured by a basic building block.
  • the measurability of the node potential P; or the branch current I depend on the local position and the structure of the entire system and can assume the values measurable or not measurable.
  • the potential P, at the node N also contains a fixed value V fi or an unknown value V vi .
  • branch currents I fixed or unknown values result analogously.
  • the measurability of a physical quantity can be clearly assigned to a basic building block U, or a node N.
  • the periphery can thus be represented as an undirected graph.
  • the relationships shown in FIG. 2 result between the information which can be extracted from, for example, CAD data and which describes the structure and the individual components and the states of the individual components.
  • At least one component state F m can be assigned to each component C-.
  • Each component state F m belongs to one component C ,.
  • the operating state O is exactly one component Cj. assigned.
  • a component C can contain one or more operating states O.
  • the operating state O can be clearly caused by measurable quantities.
  • At least one node belongs to each component C j .
  • a graph reduction can be carried out which contains the essential behavioral properties with regard to the observable physical quantities.
  • a reduction graph G r can consist of several subgraphs. These include the elementary peripheral graph G ep , several intermediate graphs G t and a head graph G h . The nodes and edges of the individual subgraphs are connected to each other and represent the reduction rule.
  • the basic operations known from network analysis are used to construct the reduction graph.
  • the basic consideration is that under certain conditions branches in an electrical network can be represented by an equivalent branch of a simpler structure.
  • the efficient construction of a reduction graph requires equivalency operation. in which the network structure is converted into an equivalent form of representation and this ultimately forms the starting point for a further reduction step.
  • the equivalence operations do not reduce the network structure, ie the number of components in the parent graph does not change compared to that of the current graph
  • the series reduction is applicable to basic modules of the type resistors R ⁇ and voltage sources Q v .
  • n-beam resistance star complete n-corner The applicability of the stem polygon reduction is limited to resistors R. In general, the following applies to the calculation of the corner resistance value:
  • the reduced Teiigraph comprises n (n-1) / 2 edges and u-1 nodes. This leads to a reduction effort for adding and removing edges in the order of magnitude O (n 2 ).
  • the stem polygon reduction can be carried out according to a sorted list in which the higher order nodes are processed first. However, the practical effects on the reduced graph are not significant, since the order on the stem polygon reduction only changes the shape of the reduction graph, but not the header graph. Voltage source reduction:
  • the aim of the equivalence operation for voltage sources and resistors is to sort the individual basic modules according to their type and to prepare them for a subsequent series reduction.
  • the values of the individual graph elements GE represent operating and component states.
  • the primary goal is to determine the component status and from this the system status.
  • the set of all system states is thus the permutation of all individual component states, which in turn are represented by the discrete values.
  • the overall or partial system state is composed of the permutations of the discrete values Vi of the individual basic components U,. To see the overall behavior of a child graph in the parent To transfer graphs, it is necessary to create the permutations between the individual values.
  • the O resistance reduction, loop reduction, voltage source reduction, and current source reduction operations remove graph elements without adding new elements. No special procedures are necessary for these operations.
  • the operations series, parallel and stem polygon reduction insert new values in the graph, so that the creation of the permutations and the corresponding processing is necessary.
  • FIG. 6 shows the basic processing of the individual values in order to generate a reduced partial graph G sub red from any subgraph G sub 0Pg .
  • a sequential permutation method is used to calculate the permutations.
  • Equations (0.2), (0.5) and (0.10) reduce the number of discrete result values after the reduction operations series, parallel and stem polygon reduction.
  • Every stem polygon reduction with a node degree greater than 3 leads to an increase in the number of edges in the graph.
  • the stem polygon reduction complements the original component states with further combinations, which are referred to below as pseudo states.
  • pseudo states With this reduction, the increase of n (n-1) / 2 edges leads to an exponential growth of the pseudo states. On the one hand, this can lead to a rapid increase in the computation or storage effort from one reduction step to the next.
  • the number of states in the overall system increases with each star polygon reduction step.
  • binding operator marks all permuted values as a so-called permutation block.
  • the calculation of the values in a reduction step is ultimately not based on the individual values, but rather the entire permutation block with all bindings is taken into account in the calculation
  • Fig. 7 shows the processing of the binding operations. Despite increasing the elements in a stem polygon reduction, the binding operator prevents pseudo-component states.
  • This method of calculating the individual discrete resistance values enables any combinations to be taken into account during the reduction process and other undesired combinations to be excluded from the outset. For example, certain types of knowledge data, such as Single errors can be specified and reduced by this method.
  • one or the other behavioral characteristic represented by the individual discrete values, can occur several times. However, it is sufficient to consider only one behavioral characteristic at a time.
  • Values that have no binding can be reduced to a single occurrence. In the case of elements with a bond, a combination is sufficient for the further representation of the resistance.
  • the reduction in value can take place directly after a reduction operation, but it can also take place only after several reduction steps.
  • the network is reduced with the basic operations described. After each reduction run, the number of nodes N, For the number of atomic units U, in the reduced graph, a reduction caused by the stem-polygon reduction is not guaranteed Basic graph G ⁇ is processed until no node or edge can be removed from the graph.
  • the head graph consists of nodes with fixed or measurable potentials. All nodes with unknown potentials are removed in the head graph G h . Atomic units U
  • Clustering makes it possible to reduce a system-wide problem to the essential elements in the system and thus to limit the global problem to a limited local area.
  • a cluster C consists of a certain number of elements. All states of the elements in the cluster only affect sizes and error messages in this local cluster area.
  • the individual areas can refer to different levels of abstraction.
  • the elementary peripheral graph forms a level of abstraction. Due to the mutual coupling of the individual basic building blocks or atomic units via the corresponding components, there is a second level, which contains Ciuster areas at component level.
  • Clustering on the level of the elementary peripheral graph comprises the basic building blocks as elements. In the overall system, every possible observation belongs to a cluster.
  • a basic cluster or atomic cluster C a is a coherent path of basic building blocks or atomic units. Each basic building block U, and the nodes H- in between, can be assigned to exactly one basic cluster C a . All values that the atomic units and the nodes assume affect only the sizes in the basic cluster C " a a.
  • the related components can be recognized with any graph 1 transfer method.
  • each node and edge traversed must be entered in a list and marked as processed.
  • the result of clustering at the atomic level is a list of clusters, each of which contains references to the individual basic building blocks and the neighboring nodes that belong to these clusters.
  • a complex elementary peripheral graph is broken down into spatially limited areas of knowledge data.
  • the graph elements in a cluster have no atomic-level relationships with graph elements in another cluster. Each cluster thus forms a completed subproject and can therefore also be described as a focus area.
  • Clustering also offers the possibility of creating the reduction graph in parallel for the overall system. In the best case scenario, all clusters can be processed in parallel. Under these conditions, the time complexity of O (n 12 ) arises for the creation of the reduction graph with n 'local graph elements.
  • Individual components can have a relationship to several basic building blocks.
  • the states of the components also relate to one or more basic modules. This creates relations between basic building blocks of different basic clusters.
  • a component-oriented cluster C c comprises one or more basic clusters C E with its basic building blocks U f and nodes Nj.
  • the basic clusters C a are connected to one another by the relationships between the components and the basic building blocks. However, only the components in the periphery are taken into account.
  • the same creation procedures apply for the component-oriented cluster as for the basic clusters.
  • the result of clustering at component level is a list of clusters, each with references to the basic clusters and references to components.
  • the component-oriented clusters form the basis for the relationships between the basic components in the header graph and the states of the components.
  • a table of relations provides the necessary information.
  • For every component-oriented Cluster describes a relation table of all possible component states of the cluster with the corresponding discrete values of the basic building blocks. The table can also be limited to selected combinations of component states. This table is continuously updated throughout the reduction process. At the end of the reduction process, the table shows the component states specified at the beginning with the discrete values of the header graph.
  • F ⁇ g.8 illustrates an extract from a table of relations.
  • the associated component states can be determined relatively easily from a known graph using the header graph. If the simulation result is added after the last column of the relation table, the result is e.g. the classic error table with the component states and the corresponding system sizes when generating diagnostic knowledge.
  • the size of the table can be limited to certain combinations.
  • An example of a diagnosis system for a complete vehicle system is to estimate the necessary simulations without and with the reduction method. For the sake of completeness, single and multiple errors are shown for the possible error assumptions. First, the error states are considered. Then the controls are discussed, since they play an important role in the error effect and diagnosis.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Reduzierung der Anzahl der erforderlichen Simulationsschritte in einem Simulationsverfahren. Das Verfahren ist für viele verschiedene Simulationsverfahren verwendbar, die zur rechnergesteuerten Erzeugung von Wissensdaten über ein Gesamtsystem bestehend aus mehreren elektrisch ansteuerbaren Bauteilen eingesetzt werden. Die Bauteile werden in Komponenten zerlegt, die einen oder mehrere Grundbausteine umfassen. Danach werden die elektrischen Verbindungen zwischen den Grundbausteinen und zwischen den Komponenten erfaßt, den Grundbausteinen diskrete elektrische Zustandswerte zugeordnet und Betriebszustände sowie mögliche Komponentenzustände der einzelnen Komponenten in Relation zu den elektrischen Zustandswerten der Grundbausteine definiert. Danach werden die für die Wissensdatenerzeugung notwendigen und an den Grundbausteinen und Komponenten meßbaren Größen festgelegt und jene Grundbausteine, die auf die festgelegten Größen keinen Einfluß haben, ermittelt, zusammengefaßt und eliminiert. Die Anzahl der erforderlichen Simulationsschritte und der zu deren Ausführung erforderliche Aufwand an Rechenzeit lassen sich um mehrere Zehnerpotenzen reduzieren.

Description

Titel: Reduktionsverfahren für Simulationen zur
Wissensdatenerzeugung
BESCHREIBU NG
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Reduzierung der Anzahl der erforderlichen Simulationsschritte in einem Simulationsverfahren zur rechnergesteuerten Erzeugung von Wissensdaten über ein aus mehreren elektrisch ansteuerbaren Bauteilen bestehendes Gesamtsystem. Desweiteren betrifft die Erfindung einen Rechner zur Durchführung eines Reduktionsverfahrens.
Für eine Vielzahl von Anwendungen von aus elektrisch ansteuerbaren Bauteilen bestehenden Gesamtsystemen aus den verschiedensten Bereichen wie z.B. der Steuerung von Fertigungsstraßen oder Hochregallagern, der Robotertechnik, der Aufzugssteuerung, der Schaltkreisentwicklung, der Fahrzeugelektronik oder der dafür benötigten Diagnosesysteme ist es notwendig, das Normal- und Fehlverhalten der einzelnen Bauteile, die Auswirkungen dieses Verhaltens auf andere Bauteile und insbesondere auf das Gesamtsystem zu kennen.
Durch Datenmaterial über die Gesamtsysteme, z.B. aus deren Entwicklungsphase, ist es möglich, das Verhalten der Bauteile mittels Modellen zu beschreiben und durch Simulation Wissensdaten über das Verhalten der einzelnen Bauteile rechnergesteuert zu erzeugen. Bekannte Simulationsverfahren erlauben zwar die Nachbildung von einzelnen Bauteilen und Teilsystemen, scheitern aber sehr oft, wenn die Simulationen auf das Gesamtsystem ausgedehnt werden sollen. Dies ist unumgänglich, wenn die Auswirkungen des Einzelbauteilverhaltens oder des Verhaltens von Teilgruppen auf 02s Gesamtsystem untersucht werden sollen. Dazu sind unzählige Simulationsdurchläufe notwendig, die immense Rechnerkapazitäten erfordern und zudem sehr zeitaufwendig sind.
Das US Patent 5.625,578 beschreibt ein Kontrollverfahren für Simulationen, die zur Untersuchung des elektromagnetischen Verhaltens von elektrischen Bauteilen einer gedruckten Schaitkartε eingesetzt werden. Die Simulationen basieren auf einem dem Schaltkreismuster der Schaltkarte äquivalenten Modell. Die Anzahl der äquiva- lenten Schaltkreiskomponenten wird um vier Größenordnungen reduziert, ohne Verluste hinsichtlich der Genauigkeit des Äqivalenzmodells nach sich zu ziehen. Das Schaltkreismuster wird durch geometrische Elemente dargestellt. Für das Äquivalenzmodell werden Gruppen von Hauptelementen zusammengestellt, die nur solche ausgewählte Elemente enthalten, deren Abstand zu den Nachbarelementen eine definierte Mindestwellenlänge λ überschreitet. Bei der Aufstellung von Matrixgleichungen, die die Maxwell'schen Gleichungen repräsentieren, werden den ausgewählten Elementen Feldwerte zugeordnet. Die Feldwerte der nicht berücksichtigten Elemente werden über die Feldwerte der ausgewählten Elemente definiert und über ein Rankingverfahren, das die Anzahl der ausgewählten Elemente berücksichtigt, wird eine das Äquivalenzmodell darstellende Matrix generiert.
Aufgabe der Erfindung ist es, ein Reduktionsverfahren für Simulationen zur Wissendatenerzeugung bereitzustellen, das die Anzahl der erforderlichen Simulationsschritte erheblich reduziert, ohne daß für die Wissendatenerzeugung relevante Informationen unberücksichtigt bleiben.
Diese Aufgabe wird erπndungsgemäß gelöst durch das in Anspruch 1 beschriebene Verfahren und durch den Rechner mit den Merkmalen des Anspruch 12.
Das Verfahren reduziert die Anzahl der erforderlichen Simulationsschritte in Simulationsverfahren, die eingesetzt werden zur rechnergesteuerten Erzeugung von Wissensdaten über Gesamtsysteme, die aus mehreren elektrisch ansteuerbaren Bauteilen bestehen. Die elektrisch ansteuerbaren Bauteile werden in Komponenten zerlegt, die einen oder mehrere Grundbausteine umfassen. Danach werden die elektrischen Verbindungen zwischen den Grundbausteinen und zwischen den Komponenten erfaßt, den Grundbausteinen diskrete elektrische Zustandswerte zugeordnet und Betriebszustände sowie mögliche Komponentenzustande der einzelnen Komponenten in Relation zu den elektrischen Zustandswerten der zu einer Komponente gehörenden Grundbausteine definiert. im Anschluß daran werden die für die Wissensdatenerzeugung notwendigen und an den Grundbausteinen und Komponenten meßbaren Größen festgelegt und jene Grundbausteine ermittelt, die auf die festgelegten meßbaren Größen keinen Einfluß haben. Schließlich werden die einflußlosen Grundbausteine zusammengefaßt und eliminiert.
Mit diesem Verfahren läßt sich die Anzahl der erforderlichen Simuiationsschritte und der zu deren Ausführung erforderliche Aufwand an Rechenzeit um mehrere Zehnerpotenzen reduzieren. DΞS Verfahren ist für viele verschiedene Simulationsverfahren verwendbar, die zur rechnergesteuerten Erzeugung von Wissensdaten über ein Gesamtsystem bestehend aus mehreren elektrisch ansteuerbaren Bauteilen eingesetzt werden. Die Aufteilung der Wissensdaten in Wissensdatentypen ermöglicht die Auswahl eines oder mehrerer Wissensdatentypen, die für eine konkrete Fragestellung relevant sind. Dies ist vorteilhaft, da die an den Grundbausteinen und Komponenten meßbaren Größen nur für die ausgewählten Wissensdatentypen festzulegen sind und die Anzahl der erforderlichen Simulationsschritte nochmals reduziert wird.
Besonders vorteilhaft ist das Zusammenfassen von zuvor ermittelten Grundbausteinen, die auf denselben räumlich begrenzten Wissensdatenbereich Einfluß nehmen. Die Bildung lokaler Grundciuster berücksichtigt die Kenntnisse über die Bauteile und das Gesamtsystem, indem die Erkenntnis eingebracht wird, daß sich nicht alle Betriebs- und Komponentenzustande auf alle Wissensdaten auswirken. Es existieren räumliche begrenzte Wissensdatenbereiche, in denen sich nur bestimmte Komponentenzust nde auswirken. Das Ermitteln und Zusammenfassen der jeweils betroffenen lokal einfiußnehmenden Grundbausteine zu Grundclustern ermöglichen es, eine zunächst gesamtsystemumfassende Simulation auf die wesentlichen Simulationsschritte zu reduzieren und eine Eingrenzung der globalen Simulation auf einen begrenzten Wissensdatenbereich zu erzielen.
Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen des erfindungsgemaßen Verfahrens und des erfindungsgemaßen Rechners sind in den Unteransprüchen dargelegt.
Bevorzugte Ausfühningsformen der Erfindung sind in den Zeichnungen dargestellt und werden nachfolgend beschrieben.
Fig.1 zeigt schematisch den Ablauf des Reduzierungsverfahrens;
Fig.2 stellt den Zusammenhang zwischen den Komponenten und den Zuständen der einzelnen Komponenten dar;
Fig.3 ist eine Zusammenstellung verschiedener Komponenten mit den zugeordneten diskreten elektrischen Zustandswerten sowie den möglichen Betriebsund Komponentenzuständen;
Fig.4 stellt die Beziehung zwischen den Grundbausteinen und den Komponenten dar;
Fig.5 zeigt die Entstehung eines Reduktionsgraphen;
Fig.6 zeigt das Prinzip der Entstehung eines reduzierten Teilgraphen aus einem beliebigen Teiigraphen;
Fig.7 stellt die Arbeit von Bindungsoperatoren dar;
Fig.8 zeigt einen Auszug aus einer Relationstabelle. In Fig.1 ist der Ablauf des Verfahrens zur Reduzierung der Anzahl der Simulationsschritte dargestellt Außer den unbedingt erforderlichen Verfahrensschritten sind die zusätzlichen Schritte Aufteilen der Wissensdaten in Wissensdatentypen sowie Ermitteln und Zusammenfassen von räumlich begrenzt Einfluß nehmenden Grundbausteinen enthalten, die jeweils eine weitere vorteilhafte Ausgestaltung des erfindungsgemaßen Verfahrens darstellen.
Die wesentlichen Komponenten, die in der Peripherie von Automatisierungsgeräten auftreten, sind, wie in der Tabelle der Fig.3 zusammengestellt, Widerstände, Schalter, Leitungen, Stecker, Lampen, Leitungsbündel, Sensoren, Relais, Sicherungen, Magnetventile, Motoren und Signalgeber. Ein Teil der Komponenten läßt sich in Aggregate A zusammenfassen. Die Aggregatinformationen mit den Strukturbeziehungen stehen üblicherweise in einer datenverarbeitungstechnischen Form zur Verfügung. Diese Informationen sind bereits während den Produktentwicklungsphasen z.B. in CAD-Systemen vorhanden oder können aus modellbasierten Programmen abgeleitet werden.
Ein Aggregat Ä ist eine Menge von Komponenten C. mit einer lokalen Anordnung. Ein Aggregat beschreibt eine kleinste tauschbare Einheit . Die einzelnen Aggregate Ä sind durch die Pins Pl, der Komponenten Cj miteinander verbunden.
In der linken Biidhälfte von Fig.2 sind die Kardinalitäten der Beziehungen von Aggregaten dargestellt Für die allgemeine und systemunabhängige Darstellung von Komponenten können die Beziehungen wie folgt definiert werden:
• Ein Aggregat A; besteht aus null oder mehreren Komponenten Cj. Eine Komponente Cj gehört genau zu einem Aggregat A,.
• Eine elektrische Komponente Cj hat null oder mehrere Ports POk. Ein Port POk ist Bestandteil einer Komponente Cj.
• Jeder Port POk kann keinen oder mehrere Pins Plm enthalten. Jeder Pin PIm ist genau einem Port POk zugeordnet.
• Eine Verbindung CH, bezieht sich auf zwei Pins Plm. Ein Pin Plm kann mit keiner oder einer Verbindung CNi in Relation stehen.
Allen hier betrachteten Komponenten gemeinsam ist das in bestimmten Arbeitspunkten lineare Verhalten. Nichtlineare Komponenten wie z.B. Dioden werden durch prozessorgesteuerte Automatisierungsgeräte ersetzt. Zum einen bilden die Softwarefunktionen das nichtiinεare Verhalten nach und zum anderen werden die nichtlinearen Komponenten in die Automatisierungsgeräte integriert, sodaß das Verhalten im wesentlichen außerhalb der Systeme im Rahmen der relevanten Informationen linear beschreibbar ist.
Die mit diesen Komponenten verbundenen Fehler beschränken sich vorwiegend auf diskrete Fehler. Erfahrungsgemäß überwiegt in der Peripherie der Automatisierungsgeräte der Anteil der diskreten oder diskretisierbaren Fehier mit statischem Verhalten. Kontinuierliche Fehler können zwar nicht ausgeschlossen werden, sind aber im allgemeinen zu vernachlässigen.
Für die Simulation ist es ausreichend, die statischen Eigenschaften der Komponenten zu berücksichtigen. Dynamische Eigenschaften der hier betrachteten Komponenten spielen eine untergeordnete Rolle, da die dynamischen Verhaltenseigenschaften der betrachteten Komponenten keinen wesentlich höheren Informationsgewinn liefern.
Die nachfolgenden Betrachtungen konzentrieren sich aufgrund der praktischen Relevanz vorwiegend auf die passive Peripherie. Aktive Komponenten sind mit der gleichen Methode zu analysieren, spielen jedoch im allgemeinen eine untergeordnete Rolle. Bei einer rein passiven Peripherie zeigen alle Komponenten einen elektrische Widerstand mit unterschiedlichen Widerstandswerten. In aktiven Schaltungen kommen zu diesen Widerständen Strom- und Spannungsquellen hinzu. Diese primären Komponenten werden als Grundbausteine oder atomare Einheiten bezeichnet.
Jeder Grundbaustein U, verweist auf eine Komponente C,. Die Grundbausteine oder atomaren Einheiten unterscheiden sich je nach Typ in aktive und passive Grundbausteine. Die aktiven Grundbausteine gliedern sich in Stromquellen Ql und Spannungsquellen QV, hingegen enthalten die passiven Grundbausteine einfache Widerstände Rk. Der Typ des Grundbausteins ist durch type(U charakterisiert. Der Grundbaustein Uj kann je nach Zustand der Komponente unterschiedliche diskrete Werte Vk annehmen. Die einzelnen diskreten Werte Vk der Komponente C, sind durch die Zustände der Komponenten über eine Verhaltensbeschreibung Bk miteinander gekoppelt
Bei den weiteren Überlegungen werden vor allem die passiven Grundbausteine betrachtet. Die aktiven Grundbausteine sind zur Vervollständigung aufgeführt.
Das Verhalten der Komponenten ist durch diskrete Zustände charakterisiert. Wie in Fig.4 dargestellt ergeben sich hieraus für die Grundbausteine diskrete Werte, die unterschiedliche elektrische Zustände der Komponenten repräsentieren. Die einzelnen diskreten Zustände der Grundbausteine stehen in einer bestimmten Relation zu den Komponentenzuständen, die das Normaiverhalten und das Fehlerverhalten einer Komponente umfassen. Darüber hinaus kann es für viele Anwendungen, wie z. B. für Simulationsverfahren zur Erzeugung von Diagnosewissen, von Interesse sein, in welchem Betriebszustand die Komponente sich befindet. Je nach Art und Weise, welche physikalische Größe den Betriebszustandswechsel verursacht, sind elektrische und nicht-elektrische Betriebszustände zu unterscheiden. Die elektrischen Be- triebszustände werden durch elektrische Größen der zu untersuchenden Grundbausteine direkt beeinfluεst
Jede Komponente C, kann unterschiedliche Betriebszustände O, annehmen. Die Be- triebszustandsübergänge sind je nach Einflussfaktor von elektrischen und/oder nicht elektrischen Ereignissen und Größen abhängig. Sind mehrere Betriebszustände vorhanden, erfolgt der Zustandsübergang primär entweder durch ein elektrisches oder nicht-elektrisches Ergebnis. Die nicht-elektrischen Betriebszustände ONE, können z.B. durch mechanische Einwirkungen erreicht werden. Eine Komponente C, kann elektrische Betriebszustände OE, annehmen, wenn eine elektrische Wirkung einen Betriebszustandswechsel hervorruft. Einen Wechsel zwischen den Betriebszustän- den ist ohne Einschränkung beliebig oft durchführbar.
Jede Komponente besitzt mindestens zwei Komponentenzustande Fm, die weder von elektrischen Größen noch von äußeren Einwirkungen im Normalbetrieb verändert wird. Hinter den Komponentenzuständen Fm verbergen sich mindestens ein Fehierzustand und der Normalzustand. Für Simulationsverfahren zur Erzeugung von Diagnosewissen ist es deshalb von primärer Bedeutung, den Komponentenzustand zu erkennen. Ein Komponentenzustandswechsel vom Normalzustand zu einem Fehlerzustand erfolgt nur einmal. Ausnahmen bilden die sporadischen Fehler.
Eine Glühlampe z.B. kann unabhängig von der Betriebsspannung defeW oder nicht defekt sein. Dieses der Komponente fest zugeordnete Verhalten ist der Komponentenzustand. Im Komponentenzustand nicht defekt sind je nach vorhandenen elektrischen Größen unterschiedliche Betriebszustände möglich. Im allgemeinen ist eine Unterscheidung zwischen aktivem Betrieb (die Lampe ieuchtet) und passivem Betrieb (die Lampe leuchtet nicht) ausreichend.
Die einzelnen Komponenten können, je nach örtlicher Lage, dem vollständigen Gesamtsystem oder der Peripherie des Gesamtsystems zugewiesen werden. Prinzipiell kann das vollständige Gesamtsystem in das Modell miteinfließen, jedoch sind die interessierenden Informationen überwiegend in der Peripherie zu finden.
Die Peripherie des Gesamtsystems ist als Graph modellierbar, in dem die Grundbausteine die Kanten repräsentieren. Zur Verbindung der Grundbausteine sind Verbindungspunkte notwendig, die im Graph als Knoten auftreten. Ein Graph G ist gegeben durch ein Menge an Knoten N und Kanten E. Jeder Knoten N, ist die Verbindungsstelle von zwei oder mehreren Kanten Er Eine Kante E, verbindet zwei Knoten N, und Nr Der Graph G heißt ungerichtet, wenn keine Knotenreihenfolge einer Kante existiert. Zu den Grapheneiementen GE gehören sowohl die Kanten E, als auch die Knoten N,
Der Grad oder degree(NJ des Knotens ist durch die Anzahl der Kanten E, an diesem Knoten bestimmt Die mit dem Knoten N, verbundenen Kanten Ej sind durch die edges(N,) charakterisiert.
Ist eine Kante eine Schleife, d.h., sind die beiden Knoten der Kante N identisch, so liefert ioop(NJ ein TRUE, andernfalls ist das Resultat FALSE. Das Ergebnis der Funktion chain(Nr N,) ist eine Menge von Kanten E„ die unmittelbar in einer Kette mix den Elementen N, und Nj liegen. Jeder innere Knoten einer nicht geschlossenen Kette hat den Knotengrad 2, die äußeren Knoten besitzen den Knotengrad 3 oder größer.
Für die Peripherie in der elementaren Grundebene, d.h. in der tiefsten Modellierungsebene, weist ein Graph die nachfolgenden Eigenschaften auf: Die Peripherie kann als ungerichteter Graph Gep=( j, Z;) beschrieben werden Der Graph ist durch die Kanten E; mit den atomaren Einheiten U, und den Knoten Nj gekennzeichnet. Ein Knoten N, ist die Verbindungsstelle von zwei oder mehreren Grundbausteinen U. Das gesamte Verhalten der elektrischen Peripherie charakterisiert der elementare Peripheriegraph Gep.
In einem elementaren Peripheriegraph Gep können die Knotenpotentiale P-t oder die Ströme lj durch einen Grundbaustein meßbar sein. Die Meßbarkeit des Knotenpotentials P; oder des Zweigstromes I, hängen von der örtlichen Lage und der Struktur des gesamten Systems ab und können die Werte meßbar oder nicht meßbar annehmen. Das Potential P, am Knoten N, enthält darüber hinaus einen festen Wert Vfi oder einen unbekannten Wert Vvi. Für die Zweigströme I, ergeben sich analog feste oder unbekannte Werte. Die Meßbarkeit einer physikalischen Größe ist eindeutig einem Grundbaustein U, oder einem Knoten N, zuweisbar. Die Peripherie läßt sich somit als ungerichteter Graph darstellen.
Zwischen den aus beispielsweise CAD-Daten entnehmbaren Informationen, die die Struktur und die einzelnen Komponenten beschreiben und den Zuständen der einzelnen Komponenten ergeben sich die in Fig. 2 aufgezeigten Relationen.
• Jeder Komponente C-, kann mindestens ein Komponentenzustand Fm zugeordnet werden. Jeder Komponentenzustand Fm gehört genau zu einer Komponente C,.
• Der Betriebszustand O, ist genau einer Komponente Cj. zuzuordnen. Eine Komponente C; kann keinen oder mehrere Betriebszustände O, enthalten.
• Der Betriebszustand O, kann durch meßbare Größen eindeutig verursacht werden.
• Zu jeder Komponente Cj gehört mindestens ein Knoten.
• Jeder Komponentenzustand Fm ist eindeutig durch die diskreten Werte der Grundbausteine oder atomaren Einheiten beschrieben.
Auf der Basis des oben eingeführten elementaren Peripheriegraphen Gep läßt sich eine Graphenreduktion durchführen, in der die wesentlichen Verhaltenseigenschaften hinsichtlich der beobachtbaren physikalischen Größen enthalten sind. Wie in Fig.5 dargestellt kann ein Reduktionsgraph Gr aus mehreren Untergraphen bestehen. Zu diesen gehören der elementare Peripheriegraph Gep, mehrere Zwischengraphen Gt und ein Kopfgraph Gh. Die Knoten und Kanten der einzelnen Untergraphen sind miteinander verbunden und bilden die Reduktionsvorschrift ab.
Zum Aufbau des Reduktionsgraphen finden die aus der Netzwerkanalyse bekannten Grundoperationen Anwendung. Die Grundüberlegung ist, daß unter bestimmten Voraussetzungen Zweige in einem elektrischen Netzwerk durch einen gleichwertigen Zweig einfacherer Struktur darstellbar sind. Neben den einzelnen Reduktionsoperationen benötigt der effiziente Aufbau eines Reduktionsgraphen Äquivaieπzoperatio- nen, in denen die Netzwerkstruktur in eine äquivalente Darstellungsform umgewandelt wird und diese schließlich den Ausgangspunkt für einen weiteren Reduktionsschritt bildet. Die Äquivalenzoperationen führen keine Reduktion der Netzwerkstruktur durch, d.h., die Anzahl der Komponenten im übergeordneten Graphen verglichen mit der des aktuellen Graphen verändert sich nicht
Die hierzu notwendigen Operationen sind nachfolgend im einzelnen aufgeführt. Zu beachten ist, daß hinter den einzelnen Werten der Grundbausteine oder atomaren Einheiten nicht nur ein einzelner Wert, sondern eine Menge möglicher Werte steht. Diese Werte beschreiben das Verhalten der Komponente.
O-Widerstandsredukfjon:
y R={0} N, > N
Schleifenreduktion:
Serienreduktion:
u12 u2„ u se
*1 »2 N J, N n
Die Serienreduktion ist anwendbar auf Grundbausteine des Typs Widerstände Rκ und Spannungsquellen Qv. Für diese Grundbausteine U, mit den Werten Vk gilt:
r* = ∑^-i) (0-1)
;=1 für Widerstände V = R für Spannungsquellen V = U Für die diskreten Werte V = {0, ∞) gilt:
3 *V, = *=* V e — co (0.2)
V .) = te ^ a 0 (0.3)
Parallelreduktion:
Für den Typ des Grundbausteins Widerstände Rk und Stromquellen Q, läßt sich das obige Reduktionsverfahren einsetzen:
für Widerstände R = 1/V für Stromquellen Ql = V
Für die diskreten Werte V = {0, ∞} gilt:
(O.6J
Stem-Vieleck-Reduktion:
n-strahliαer Widerstandsstern vollständiges n-Eck Die Anwendbarkeit der Stem-Vieleck-Reduktion beschränkt sich auf Widerstände R. Allgemein gilt für die Berechnung des Eck-Widerstandswertes:
Mit den Schenkelwiderständen:
Rm = {R m = μvm=v} (0.8) und den Restwiderständen:
RSΛn = { o\0≤m≤n\{ß,v}} (0.9)
gelten für die diskreten Werte R = {0,∞} nach einer Grenzwertbetrachtung nachfolgende Relationen:
3RSaι=∞=>Rμv=∞ (0.10)
VRSnι = 0^Rμv = 0 (0.11)
mit k = Anzahl der O-wertigen Restwiderstände
Besteht ein Stern aus n Kanten und u Knoten, so umfasst der reduzierte Teiigraph n(n-1)/2 Kanten und u-1 Knoten. Dies führt zu einem Reduktionsaufwand für das Hinzufügen und Entfernen von Kanten in der Größenordnung O(n2).
Die Stem-Vieleck-Reduktion kann nach einer sortierten Liste durchgeführt werden, in der zuerst die Knoten höherer Ordnung bearbeitet werden. Die praktischen Auswirkungen auf den reduzierten Graphen sind jedoch nicht reievant, da die Reihenfolge auf die Stem-Vieleck-Reduktion nur die Form des Reduktionsgraphen ändert, nicht aber den Kopfgraphen. Spannungsquellenreduktion:
Die obige Quellenreduktion gilt für Widerstände Rk und Spannungsquellen QV, mit dem Knotengrad n>2 in der dargestellten Anordnung.
Stromquellenreduktion:
Für eine Kombination aus Widerständen Rk und Stromquellen Ql, gilt die nachfolgend dargestellte Stromquellenreduktionsoperation. Die Stromquellenreduktion gilt auch für Knoten höherer Ordnung der gleichen Struktur.
Äquivalenzoperationen für Spannungsquellen mit Widerständen:
Die Äquivalenzoperaiionen für Spannungsquellen und Widerstände hat zum Ziel, die einzelnen Grundbausteine nach ihrem Typ zu sortieren und für eine anschließende Serienreduktion vorzubereiten.
Die Werte der einzelnen Graphenelemente GE repräsentieren Betriebs- und Komponentenzustande. Das primäre Ziel ist es, die Komponentenzustande und hieraus den Systemzustand zu ermitteln. Die Menge aller Systemzustände ist somit die Permutation aller einzelnen Komponentenzustande, die wiederum durch die diskreten Werte dargestellt sind. Der Gesamt- oder Teiisystemzustand setzt sich aus den Permutationen der diskreten Werte Vi der einzelnen Grundbausteine U, zusammen. Um das gesamte Verhalten eines untergeordneten Graphen in den übergeordneten Graphen zu übertragen, ist die Erstellung der Permutationen zwischen den einzelnen Werten notwendig.
Die Operationen O-Widerstandsreduktion, Schleifenreduktion, Spannungsquellenreduktion und Stromquellenreduktion entfernen Graphenelemente, ohne neue Elemente hinzuzufügen. Für diese Operationen sind keine besonderen Verfahren notwendig. Die Operationen Serien-, Parallel- und die Stem-Vieleck-Reduktion fügen neue Werte in den Graphen ein, sodaß die Erzeugung der Permutationen und die entsprechende Verarbeitung notwendig wird.
Fig.6 zeigt die prinzipielle Verarbeitung der einzelnen Werte zur Erzeugung eines reduzierten Teiigraphen Gsub red aus einem beliebigen Teilgraphen Gsub 0Pg. Zur Berechnung der Permutationen wird ein sequentielles Permutierungsverfahren verwendet Jedoch ist für nachfolgende Ableitungsverfahren wesentlich, daß die Reihenfolge der einzelnen Werte bestehen bleibt und eine lexikographische Ordnung nicht durchgeführt wird.
Die Anzahl der Werte des Ergebnisses z einer mathematischen Funktion der Form
/(*ι,*2, *„) = z (0.16) mit x, als Parameter und den diskreten Werten
x, e {xn,xa x (0.17)
ergibt sich aus v, = [v, ≤ my(v, )« (0.18)
Mit den Gleichungen (0.2), (0.5) und (0.10) reduziert sich die Anzahl der diskreten Ergebniswerte nach den Reduktionsoperationen Serien-, Parallel- und Stem-Vieleck- Reduktion. Verallgemeinert gilt:
V rea •uoper (v. )" (0.19)
Wie aus Fig.3 zu entnehmen ist, treten in den elektrischen Komponenten vorwiegend die diskreten Werte 0 und ∞ auf, sodaß für praktische Anordnungen gilt:
Jede Stem-Vieleck-Reduktion mit einem Knotengrad größer als 3 führt dazu, daß die Anzahl der Kanten im Graphen zunimmt. Die Stem-Vieleck-Reduktion ergänzt die ursprünglichen Komponentenzustande durch weitere Kombinationen, die nachfolgend als Pseudozustände bezeichnet werden. Der Zuwachs von n(n-1 )/2 Kanten führt bei dieser Reduktion zu einem exponentiellen Wachstum der Pseudozustände. Dies kann einerseits zu einer rapiden Erhöhung des Rechen- bzw. Speicheraufwands von einem Reduktionsschritt zum nächsten führen. Bei einer Verarbeitung, wie in Fig.5 dargestellt ist, steigt bei jedem Stern-Vieleck- Reduktionsschritt die Anzahl der Zustände im Gesamtsystem an.
Um die Permutationen von nicht realistischen Wertekombinationen, verursacht durch die Stem-Vieleck-Reduktion, einzuschränken, wird ein sogenannter Bindungsoperator eingeführt. Der Bindungsoperator kennzeichnet alle permutierten Werte als sogenannten Permutationsblock. Die Berechnung der Werte in einem Reduktionsschritt eriblgt schließlich nicht durch die einzelnen Werte, sondern bei der Berechnung wird der gesamte Permutationsblock mit allen Bindungen berücksichtigt
Bei der Erzeugung der Permutationen müssen auch Elemente berücksichtigt werden, die nicht zur Berechnung notwendig sind, aber durch den Bindungsoperator zusammenhängen. Fιg.7 stellt die Verarbeitung der Bindungsoperationen dar. Trotz Zunahme der Elemente in einer Stem-Vieleck-Reduktion verhindert der Bindungsoperator Pseudokomponentenzustände.
Dieses Verfahren zur Berechnung der einzelnen diskreten Widerstandswerte ermöglicht, beliebige Kombinationen während des Reduktionsvorgangs zu berücksichtigen und andere nicht erwünschte Kombinationen von vorne herein auszuschließen. So können beispielsweise bestimmte Wissendatentypen wie z.B. Einfachfehler spezifiziert und durch dieses Verfahren reduziert werden.
Durch das Abstrahieren und die Reduktion des peripheren Widerstandsgraphen kann die ein oder andere Verhaltenseigenschaft, dargestellt durch die einzelnen diskreten Werte, mehrfach auftreten. Es ist jedoch ausreichend, jeweils nur eine Verhaltenseigenschaft zu berücksichtigen.
Werte, die keine Bindung besitzen, lassen sich auf das einmalige Auftreten reduzieren. Bei Elementen mit einer Bindung ist eine Kombination für die weitere Widerstandsdarstellung ausreichend. Die Wertereduktion kann direkt nach einer Reduktionsoperation erfolgen, sie kann aber auch erst nach mehreren Reduktionsschritten stattfinden.
Ausgangspunkt für das Reduktionsverfahrens ist ein ungerichteter elementarer Grundgraph Gep = (U, NJ mit Knoten N, und den atomaren Einheiten U, als Kanten. Die Reduktion des Netzwerks erfolgt mit den beschriebenen Grundoperationen. Nach jedem Reduktionsdurchlauf verringert sich die Anzahl der Knoten N,. Für die Anzahl der atomaren Einheiten U, im reduzierten Graphen ist eine Verkleinerung, verursacht durch die Stem-Vieleck-Reduktion, nicht sichergestellt. Der elementare Grundgraph G^ wird so lange bearbeitet, bis kein Knoten und keine Kante mehr aus den Graphen entfernt werden können.
Am Ende des Reduktionsverfahrens besteht der Kopfgraph aus Knoten mit festem oder meßbaren Potentialen. Alle Knoten mit unbekannten Potentialen sind im Kopfgraphen Gh entfernt Atomare Einheiten U|, die eine Strommessung enthalten, verbleiben im reduzierten Graphen.
Für einen elementaren Grundgraphen Gep = (U, N) mit n Knoten N, und n atomaren Einheiten U| beträgt die Zeitkompiexität des Algorithmus O(n2). Für komplexe Gesamtsysteme mit einer Vielzahl von Komponenten ist die für die Erstellung der Reduktionsgraphen notwendige Zeit beträchtlich. Um diesem Verhalten zu begegnen ist es vorteilhaft, vordem eigentlichen Reduktionsverfahren eine Clusterung durchzuführen, in der die Lokalität der einzelnen Komponenten ermittelt wird.
Die grundlegende Überlegung, die sich hinter der Clusterung verbirgt, ist, daß sich nicht alle Betriebs- und Fehlzustände von Komponenten auf alle Systemgrößen auswirken. Es existieren somit räumlich unabhängige Bereiche, in denen sich gewisse Zustände von Komponenten auswirken, und Bereiche, die nicht von allen Komponenten beeinflußt werden. Um den Ressourcenbedarf für die Simulation zu minimieren ist es zweckmäßig, solche räumlichen Bereiche mit deren Elementen zu identifizieren. Die Clusterung ermöglicht es, ein systemumfassendes Problem auf die wesentlichen Elemente im System zu reduzieren und somit eine Eingrenzung des globalen Problems auf ein begrenztes lokales Gebiet durchzuführen.
Ein Cluster C besteht aus einer bestimmten Anzahl von Elementen. Alle Zustände der im Cluster liegenden Elemente wirken sich nur auf Größen und Fehlermeldungen in diesem lokalen Clusterbereich aus.
Die einzelnen Bereiche können sich auf unterschiedliche Abstraktionsebenen beziehen. Eine Abstraktionsebene bildet der elementare Peripheriegraph. Durch die gegenseitige Kopplung der einzelnen Grundbausteine oder atomaren Einheiten über die entsprechenden Komponenten existiert eine zweite Ebene, die Ciusterbereiche auf Komponentenebene beinhaltet.
Eine Clusterung auf der Ebene des elementaren Peripheriegraphen umfasst als Elemente die Grundbausteine. Im Gesamtsystem gehört jede mögliche Beobachtung einem Cluster an.
Ein Grundcluster oder atomarer Cluster Ca ist ein zusammenhängender Pfad von Grundbausteinen oder atomaren Einheiten. Jeder Grundbaustein U, und die dazwischen liegenden Knoten H-, können genau einem Grundcluster Ca zugeordnet werden. Alle Werte, die die atomaren Einheiten und die Knoten annehmen, wirken sich nur auf die Größen im Grundcluster C "aa aus.
Mit jedem beliebigen Graphen- 1 ransversierungsverfahren lassen sich die zusammenhängenden Komponenten erkennen. In verschiedenen Literaturstellen sind Algorithmen zur Transversierung von Graphen zu finden. Gegenüber den gewöhnlichen Transversierungsverfahren muß jeder durchlaufene Knoten und jede durchlaufene Kante in eine Liste eingetragen und als bearbeitet markiert werden.
Das Ergebnis der Clusterung auf atomarer Ebene ist eine Liste mit Clustern, die jeweils Verweise auf die einzelnen Grundbausteine und die Nachbarknoten, die zu diesen Clustem gehören, enthalten. Ein komplexer elementarer Peripheriegraph zerfällt durch die Ciusterung in räumlich begrenzte Wissendatenbereiche. Die in einem Cluster vorhandenen Graphenelemente besitzen auf atomarer Ebene keine Beziehungen zu Graphenelementen eines anderen Clusters. Jeder Cluster bildet somit ein abgeschlossenes Teilprobiem und ist somit auch als Fokussierungsbereich zu bezeichnen.
Verwendet die Erstellung des Reduktionsgraphen nicht den gesamten elementaren Peripheriegraph, sondern werden die einzelnen Cluster berücksichtigt, so ist lokal betrachtet nach wie vor die Zeitkomplexität mit 2n Graphenelementen in einem Cluster O(n2). Aus der globalen Komplexitätsbetrachtung geht jedoch hervor, daß bei k Clustem der Aufruf des Reduktionsverfahrens nur eine Zeitkomplexität von O(k) besitzt. Für komplexe Systeme ist dies von wesentlicher praktischer Bedeutung, da hierdurch die realistische Bearbeitung von Systemen mit mehreren tausend Komponenten möglich ist
Die Clusterung bietet darüber hinaus für das Gesamtsystem die Möglichkeit der parallelen Erstellung des Reduktionsgraphens. Im günstigsten Fall können alle Cluster parallel bearbeitet werden. Unter diesen Voraussetzungen stellt sich für die Erstellung des Reduktionsgraphens mit n' lokalen Graphenelementen die Zeitkomplexität von O(n12) ein.
Einzelne Komponenten können eine Beziehung zu mehreren Grundbausteinen besitzen. Die Zustände der Komponenten betreffen ebenfalls eine oder mehrere Grundbausteine. Hierdurch entstehen Relationen zwischen Grundbausteinen verschiedener Grundcluster.
Ein komponentenorientierter Cluster Cc umfasst einen oder mehrere Grundcluster CE mit dessen Grundbausteinen Uf und Knoten Nj. Die Grundcluster Ca sind durch die Relationen zwischen den Komponenten und den Grundbausteinen miteinander verbunden. Berücksichtigt werden aber nur die Komponenten in der Peripherie.
Für den komponentenorientierten Cluster gelten die gleichen Erstellungsverfahren wie für die Grundcluster. Das Ergebnis der Clusterung auf Komponentenebene ist eine Liste mit Clustem, die jeweils Verweise auf die Grundcluster und Verweise auf Komponenten besitzt Die komponentenorientierten Cluster bilden die Grundlage für die Relationen zwischen den Grundbausteinen im Kopfgraphen und den Zuständen der Komponenten.
Nach einer durchgeführten Simulation müssen die Simulationsergebnisse wieder den Komponentenzuständen zugeordnet werden. Die erforderlichen Informationen stellt eine Relationstabelie zur Verfügung. Für jeden komponentenorientierten Cluster beschreibt eine Relationstabelle alle möglichen Komponentenzustande des Clusters mit den entsprechenden diskreten Werten der Grundbausteine. Die Tabelle läßt sich auch auf ausgewählte Kombinationen der Komponentenzustande begrenzen. Während des gesamten Reduktionsverfahrens wird diese Tabelle ständig aktualisiert. Am Ende des Reduktionsverfahrens befinden sich in der Relationstabelle die zu Beginn spezifizierten Komponentenzustande mit den diskreten Werten des Kopfgraphen. Fιg.8 veranschaulicht einen Auszug aus einer Relationstabelle.
Mit Hilfe der Relationstabelie können bei einem bekannten diskreten Wert aus dem Kopfgraphen relativ einfach die dazugehörigen Komponentenzustande ermittelt werden.Wird hinter die letzte Spalte der Relationstabelle noch das Simulationsergebnis angefügt so ergibt sich z.B. bei der Erzeugung von Diagnosewissen die klassische Fehlertabelle mit den Komponentenzuständen und den entsprechenden Systemgrößen. Die Größe der Tabelle kann auf bestimmte Kombinationen begrenzt werden.
Beispielhaft soll an einem Diagnosesystem für ein Gesamtfahrzeugsystem eine Abschätzung der notwendigen Simulationen ohne und mit dem Reduzierungsverfahren vorgenommen werden. Vollständigkeitshalber sind für die möglichen Fehlerannahmen Einfach- und Mehrfachfehler dargestellt. Zuerst findet eine Betrachtung der Fehlerzustände statt Anschließend sind die Ansteuerungen diskutiert, da diese für die Fehlerauswirkung und Diagnose eine wichtige Rolle spielen.
Annahmen: im Fahrzeug befinden sich 26 Steuergeräte.
Fehlerannahmen einfach I mehrfach
Fehlerzustände eines Gesamtfahrzeugs 6370 2.1 10 892
Annahmen: Mindestens jeder zweite Einfachfehler hat die gleichen Auswirkungen und wird deshalb ais redundant erkannt und entfernt. Fehlerannahmen einfach
Fehlerzustände eines Gesamtfahrzeugs 3185
Ansteuerungen
Annahmen: Die Lokalität der Auswirkungen einer Ansteuerung wird durch die Hierarchisierung erkannt, sodaß im Durchschnitt nur die Hälfte der möglichen Ansteuerungen je Steuergerät mit einer anderen gekoppelt sind
Zusätzlich zu den obigen Reduktionseigenschaften reduziert sich die Anzahl der Komponenten durch die Ersatzwertbildung. Aus verschiedenen Versuchen zeichnet sich ab:
Annahmen: Mindestens 50 % alier Komponenten werden im Reduktionsverfahren entfernt Bei einer quadratischen Relation zwischen Anzahl der Komponenten und Simulationszeit ergibt sich ein Reduktionsfaktor von 25 %.
Unter der Annahme, daß ein Simulationsschritt eine Sekunde benötigt, stellen sich für die Simulationszeiten folgende Werte ein:
Ein Vergleich der beiden Zahlen ergibt somit eine Reduktion des Simulationsaufwands mit dem oben beschriebenen Verfahren in Höhe von 1045 für ein Gesamtfahrzeug.

Claims

Patentansprüche
1.
Verfahren zur Reduzierung der Anzahl der erforderlichen Simulationsschritte in einem Simulationsverfahren zur rechnergesteuerten Erzeugung von Wissensdaten über ein aus mehreren elektrisch ansteuerbaren Bauteilen bestehendes Gesamtsystem mit den Schritten
• Zerlegen der elektrisch ansteuerbaren Bauteile in Komponenten, die eine oder mehrere Grundbausteine umfassen
• Erfassen der elektrischen Verbindungen zwischen den Grundbausteinen und zwischen den Komponenten
• Zuordnen von diskreten elektrischen Zustandswerten zu den Grundbausteinen
• Definieren der Betriebszustände und der möglichen Komponentenzustande der einzelnen Komponenten in Relation zu den elektrischen Zustandswerten der zu einer Komponente gehörenden Grundbausteine
• Festlegen der für die Wissensdatenerzeugung notwendigen und an den Grundbausteinen und Komponenten meßbaren Größen
• Ermitteln von Grundbausteinen, die auf die festgelegten meßbaren Größen keinen Einfluß haben und
• Zusammenfassen und Eliminieren der ermittelten einflußlosen Grundbausteine.
2.
Verfahren nach Anspruch 1 dadurch gekennzeichnet, daß vor dem Schritt Festlegen der meßbaren Größen die zu erzeugenden Wissensdaten in Wissensdatentypen aufgeteilt werden und das Festlegen der an den Grundbausteinen und Komponenten meßbaren Größen nur für einen oder mehrere Wissensdatentypen erfolgt.
3.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2 dadurch gekennzeichnet, daß nach dem Schritt Festlegen der meßbaren Größen jene Grundbausteine ermittelt und zusammengefaßt werden, die auf denselben räumlich begrenzten Wissensdatenbereich Einfluß nehmen, zur Bildung von lokalen Grundclustern.
4.
Verfahren nach Anspruch 3 dadurch gekennzeichnet, daß Komponentencluster gebildet werden, die aus einem oder mehreren Grundclustern bestehen.
5.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4 dadurch gekennzeichnet, daß die Wissensdaten durch Einbringen von Erfahrungswissen über die elektrisch ansteuerbaren Bauteile oder das Gesamtsystem reduziert werden auf die Wissensdaten, die die als wesentlich betrachteten Komponentenzustande betreffen.
6.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5 dadurch gekennzeichnet, daß die Wissensdaten Diagnosewissen sind.
7.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6 dadurch gekennzeichnet, daß die Komponenten Widerstände, Schalter, Leitungen, Lampen, Leitungsbündel,
Stecker, Relais, Sicherungen, Magnetventile, Motoren, Signalgeber, Masseknoten und Spannungsquelien umfassen.
8.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7dadurch gekennzeichnet, daß die Grundbausteine Widerstände, Stromquellen und Spannungsquelien umfassen.
9.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8 dadurch gekennzeichnet, daß es sich bei den diskreten elektrischen Zustandswerten um Widerstandswerte,
Stromwerte oder Spannungswerte handelt.
10.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9 dadurch gekennzeichnet, daß die Betriebszustände die Zustände offen oder geschlossen, Lampe ein oder aus und Relaiskontakt aktiv oder passiv umfassen.
11.
Verfahren nach einem der Ansprüche 6 bis 10 dadurch gekennzeichnet, daß die Komponentenzustande die Zustände störungsfrei, defekt, geschlossen und kein Kontakt, offen und Kontakt, Unterbrechung, Kurzschluß und blockierter Rotor umfassen.
12.
Rechner zur Durchführung eines Verfahrens zur Reduzierung der Anzahl der erforderlichen Simulationsschritte in einem Simulationsverfahren zur rechnergesteuerten Erzeugung von Wissensdaten über ein aus mehreren elektrisch ansteuerbaren Bauteilen bestehendes Gesamtsystem, enthaltend:
• Mittel zum Zerlegen der elektrisch ansteuerbaren Bauteile in Komponenten, die eine oder mehrere Grundbausteine umfassen
• Mittel zum Erfassen der elektrischen Verbindungen zwischen den Grundbausteinen und zwischen den Komponenten
• Mittel zum Zuordnen von diskreten elektrischen Zustandswerten zu den Grund- bausteinen
• Mittel zum Definieren der Betriebszustände und der möglichen Komponentenzustande der einzelnen Komponenten in Relation zu den elektrischen Zustandwerten der zu einer Komponente gehörenden Grundbausteine
• Mittel zum Festlegen der für die Wissensdatenerzeugung notwendigen und an den Grundbausteinen und Komponenten meßbaren Größen
• Mittel zum Ermittein von Grundbausteinen, die auf die festgelegten meßbaren Größen keinen Einfluß haben und
• Mittel zum Zusammenfassen und Eliminieren der ermittelten einflußlosen Grundbausteine.
13.
Rechner nach Anspruch 12 zusätzlich enthaltend
Mittel zum Aufteilen der Wissensdaten in Wissensdatentypen und zum Festlegen der an den Grundbausteinen und Komponenten meßbaren Größen nur für einen oder mehrere Wissensdatentypen.
14.
Rechner nach Anspruch 12 oder 13 zusätzlich enthaltend Mittel zum Ermitteln und Zusammenfassen jener Grundbausteine, die auf denselben räumlich begrenzten Wissensdatenbereich Einfluß nehmen, zur Bildung von lokalen Grundclustern.
15.
Rechner nach Anspruch 14 zusätzlich enthaltend Mittel zur Bildung von
Komponentenclustem, die aus einem oder mehreren Grundclustern bestehen.
16.
Rechner nach einem der Ansprüche 12 bis 15 zusätzlich enthaltend Mittel zum Einbringen von Erfahrungswissen über die elektrisch ansteuerbaren Bauteile oder das Gesamtsystem und Mittel zum Reduzieren der Wissensdaten auf die Wissensdaten, die die als wesentlich betrachteten Komponentenzustande betreffen.
17.
Rechner nach einem der Ansprüche 12 bis 16 dadurch gekennzeichnet, daß die Wissensdaten Diagnosewissen sind.
18.
Rechner nach einem der Ansprüche 12 bis 17 dadurch gekennzeichnet, daß die Komponenten Widerstände, Schalter, Leitungen, Lampen, Leitungsbündel,
Stecker, Relais, Sicherungen, Magnetventile, Motoren, Signalgeber, Masseknoten und Spannungsquelien umfassen.
19.
Rechner nach einem der Ansprüche 12 bis 18 dadurch gekennzeichnet, daß die Grundbausteine Widerstände, Stromquellen und Spannungsquelien umfassen.
20.
Rechner nach einem der Ansprüche 12 bis 19 dadurch gekennzeichnet, daß es sich bei den diskreten elektrischen Zustandswerten um Widerstandswerte,
Stromwerte oder Spannungswerte handelt.
21.
Rechner nach einem der Ansprüche 12 bis 20 dadurch gekennzeichnet, daß die Betriebszustände die Zustände offen oder geschlossen, Lampe ein oder aus und Reiaiskontakt aktiv oder passiv umfassen.
22.
Rechner nach einem der Ansprüche 17 bis 21 dadurch gekennzeichnet, daß die Komponentenzustande die Zustände störungsfrei, defekt, geschlossen und kein Kontakt, offen und Kontakt, Unterbrechung, Kurzschluß und blockierter Rotor umfassen.
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