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Modell- und signalbasierte Fehlerdiagnose eines automatisierten Nutzfahrzeuggetriebes für den Off-Board und On-Board Einsatz

Alfes, Sebastian (2017)
Modell- und signalbasierte Fehlerdiagnose eines automatisierten Nutzfahrzeuggetriebes für den Off-Board und On-Board Einsatz.
Technische Universität Darmstadt
Ph.D. Thesis, Primary publication

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Item Type: Ph.D. Thesis
Type of entry: Primary publication
Title: Modell- und signalbasierte Fehlerdiagnose eines automatisierten Nutzfahrzeuggetriebes für den Off-Board und On-Board Einsatz
Language: German
Referees: Isermann, Prof. Dr. Rolf ; Rinderknecht, Prof. Dr. Stephan ; Khanh, Prof. Dr. Tran Quoc
Date: 2017
Place of Publication: Darmstadt
Collation: Dissertation
Date of oral examination: 31 October 2016
Abstract:

In modernen Nutzfahrzeugen sind Schaltabläufe und Gangwechsel im Gruppengetriebe durch elektromechanische Aktuatoren automatisiert worden, sodass Schaltzeiten und Zugkraftunterbrechungen reduziert werden. Die automatisierten Gruppengetriebe verbessern das Fahrzeughandling, entlasten den Fahrer, steigern die passive Sicherheit und unterstützen eine wirtschaftliche, kraftstoffsparende und geräuscharme Fahrweise. Um diese Vorteile der modernen Getriebe zu gewährleisten, ist eine fehlerfreie Funktion der einzelnen Aktuatoren notwendig. Durch die Verbauung der zusätzlichen elektromechanischen Aktuatoren ist allerdings die Komplexität gestiegen, sodass Fehlerursachen immer differenzierter und komplizierter geworden sind, was den Einsatz von modernen Diagnosemethoden erforderlich macht.

In dieser Arbeit werden verschiedene Diagnosemethoden für das automatisierte Getriebe in schweren Nutzfahrzeugen beschrieben, implementiert und miteinander verglichen. Ein mögliches Anwendungsgebiet der Fehlererkennung des automatisierten Getriebes ist die interaktive und flexible Ferndiagnose. Im Gegensatz zur klassisch lesenden Ferndiagnose, handelt es sich hierbei um eine Telematik-Anbindung zum Fahrzeug, bei der aktive Systemeingriffe mittels Diagnoseroutinen durchführbar sind. Durch die Diagnoseroutinen können einzelne Systeme separat angesteuert und in einen einheitlichen Betriebszustand gebracht werden. Bezüglich der Diagnoseroutinen muss der Fahrer informiert werden, zudem ist eine Interaktion durch Unterstützung und Bestätigung des Fahrers zwingend erforderlich. Das gesamte Konzept der interaktiven und flexiblen Ferndiagnose und ein Prototyp ist zu Beginn dieser Arbeit beschrieben worden.

Eine Diagnosemethode für das automatisierte Nutzfahrzeuggetriebe ist die entwickelte modellbasierte Fehlererkennung für die elektromechanischen Getriebeaktuatoren, die den automatisierten Schaltvorgang und die Synchronisierung durchführen. Die modellbasierte Fehlererkennung bietet die Möglichkeit zu einer dynamischen Fehlererkennung während der Diagnoseroutinen, aber auch während der Fahrt. Dazu ist das dynamische Prozessverhalten der Getriebeaktuatoren, wie Kupplungsausrücker, Kupplung, Split- und Rangemodul mit Synchronisierungseinheiten, Gassen- und Gangaktuatoren, Getriebelamellenbremse und das eigentliche mechanische Getriebe mit Klauenmuffen in einem Simulationsmodell nachgebildet worden. Die Symptomgenerierung der modellbasierten Fehlererkennung erfolgt durch entwickelte Paritätsgleichungen oder einer Parameterschätzung. Die ermittelten Paritätsgleichungen für verschiedene Luftdruck-, Positions- und Drehzahlsignalen werden anhand einer Grenz- und Schwellwertüberwachung weiter verarbeitet. Innerhalb der Parameterschätzung sind mittels des Rekursiven Least Squares Algorithmus u.a. pneumatische Leitwert-, mechanische Reibungs-, Feder- und Dämpfungsparameter zur Fehlererkennung ermittelt worden.

Neben der modellbasierten Fehlererkennung ist eine signalbasierte Fehlererkennung speziell zur Auswertung der Diagnoseroutinen entwickelt worden. Für alle verbauten Getriebeaktuatoren des G281 Gruppengetriebes sind Diagnoseroutinen erstellt worden, die die einzelnen Systeme in einen reproduzierbaren Betriebszustand bringen, um vergleichbare Messsignalverläufe zu erzeugen. Die Auswertungen der Messdaten erfolgt über eine Berechnung der Flächen unterhalb der Signalverläufe. Die ermittelten Flächen dienen als Symptome und sind für alle Getriebekomponenten in Fehler-Symptom-Tabellen dargestellt. Indem die Fehler-Symptom Zusammenhänge durch Fuzzy-Mengen interpretiert werden, ist eine Auswertung mit Fuzzy-Logik im Anschluss der Flächenberechnung entwickelt worden.

Die signal- und modellbasierte Fehlererkennung ist anhand eines Prüfstandes des automatisierten Mercedes PowerShift-Gruppengetriebe G281 mit 12 Gängen für das schwere Nutzkraftfahrzeug Actros verifiziert und validiert worden. Verschiedene Fehlerarten wie beispielsweise Leckagen, Verstopfungen, poröse Zylinderkolbenmanschetten, gebrochene Federn oder verschlissene Bremslamellen sind gezielt am Getriebeprüfstand eingebaut und für die Diagnoseroutinen untersucht worden. Am Ende dieser Arbeit sind die umgesetzten Diagnosemethoden auch für den Fahrbetrieb evaluiert worden.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

Shift processes and gear changes are automated by electromechanical actuators in modern commercial vehicles. The automation reduces shifting times and interruptions of traction to reduce fuel consumption and relieve the driver. According to prognoses, the market share of automatized gearboxes for commercial vehicles is continuously increasing. A fault free function of all different gearbox actuators is necessary to grant the advantage of automated gearboxes. The increased complexity and the resulting increased failure rate of automated gearboxes make modern diagnosis and fault detection methods absolutely essential.

In this research work, a model- and a signal-based fault detection of automated gearboxes in heavy commercial vehicles is presented. The fault detection is designed for a flexible and interactive remote diagnosis. For such remote diagnosis sessions test routines are transferred to vehicles as OTX-scripts. These test routines enable isolated and reproducible diagnosis checks for a higher diagnosis standard. The driver has to be informed about the diagnosis check and guided through the complete process by specific HMI-systems. A prototype and the concept of the proposed remote diagnosis are described at the beginning of this research work.

The fault detection of automated gearboxes is developed by model-based parity equations, parameter estimation and a signalbased area calculation. The model-based fault detection is designed for remote test routines and also for normal driving mode. A model simulates pressures, positions and speeds of all gearbox actuators during a gear change. Simulated components of commercial vehicle gearboxes are a clutch with an integrated clutch controller, a split- and range-module with synchronizer, a gear- and select-actuator and a layshaft brake. This model serves as a reference of fault-free state of the gearbox. Differences concerning model and measured signals are symptoms of failures inside the gearbox. System parameters like frictions, pneumatic resistances, spring or damping factors are calculated using parameter estimation with a weighted least squares algorithm. Limits of parameter changes are also defined for the fault and fault-free state. Changes of calculated signal-based areas below measured signals describe a different system behavior during test routines. A database of faulty-free areas is deposited for specific test routines. Based on calculated areas a diagnosis in Fuzzy-Logic is developed. The diagnosis classified failure types and gave a percentage statement of the fault possibility.

Pneumatic failures like leakage or blockage; and mechanical failures like porous sealing gaskets, broken return cylinder springs or worn-out attrited lamellar brake discs are placed at a gearbox test bench. An unsynchronized gearbox G281 with 12 gears for commercial vehicles is used as the test bench. At this unsynchronized gearbox the complete model- and signal-based fault detection and diagnosis is verified. The fault detection methods are evaluated for the remote diagnosis by test routines. At the end of this research work the fault detection is evaluated during the drive mode.

English
Uncontrolled Keywords: Modellbasiert signalbasiert Fehlerdiagnose Fehlererkennung automatisierten Nutzfahrzeuggetriebe Parameterschätzung Paritätsgleichungen Sebastian Alfes Flächenberechnung
Alternative keywords:
Alternative keywordsLanguage
Model signal based failure diagnosis detection automated commercial vehicle gearbox parity equation parameter estimation area calculationEnglish
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-58480
Classification DDC: 600 Technology, medicine, applied sciences > 600 Technology
600 Technology, medicine, applied sciences > 620 Engineering and machine engineering
Divisions: 18 Department of Electrical Engineering and Information Technology > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik
Date Deposited: 23 Jan 2017 11:12
Last Modified: 09 Nov 2020 08:46
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/5848
PPN: 398884641
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