DE10038094B4

DE10038094B4 - Apparatus and method for generating and expanding the knowledge base of an expert system

Info

Publication number: DE10038094B4
Application number: DE10038094A
Authority: DE
Inventors: Andreas Dr. Westendorf; Wolfgang Baierl
Original assignee: Robert Bosch GmbH
Current assignee: Robert Bosch GmbH
Priority date: 2000-08-04
Filing date: 2000-08-04
Publication date: 2009-04-09
Anticipated expiration: 2020-08-05
Also published as: DE10038094A1

Abstract

Vorrichtung zum Generieren und Erweitern der Wissensbasis (4) eines Expertensystems (1), das zum Erkennen von Fehlfunktionen beim Betrieb eines Hardware- und Softwarekomponenten umfassenden Systems, insbesondere eines Kraftfahrzeugs, eingesetzt wird, wobei das Expertensystem (1) eine Wissenserwerbkomponente (6) zur Erweiterung der Wissensbasis (4) durch Experten umfasst und eine Problemlösungskomponente (2) zum Auswerten von Zustandsdaten verschiedener Komponenten des Systems unter Verwendung der Wissensbasis (4) gekennzeichnet durch eine Sensorik (7) zum automatischen Erfassen von Zustandsdaten verschiedener Komponenten des Systems in Form von physikalischen Betriebsparametern, Statusmeldungen von einzelnen Hardware- und Softwarekomponenten, Meldungen die zwischen den einzelnen an einer Applikation beteiligten Komponenten des Systems ausgetauscht werden, und Meldungen, die zwischen einzelnen Applikationen des Systems ausgetauscht werden und durch einen Wissenserwerbprozessor (8) zum automatischen Auswerten der erfassten Zustandsdaten in ihrer zeitlichen Abfolge, wobei der Wissenserwerbprozessor (8) so ausgelegt ist, dass er Wirkzusammenhänge zwischen den einzelnen Zustandsdaten erkennt und der Wissensbasis hinzufügt, wobei aus dem zeitlichen Ablauf der...contraption for generating and expanding the knowledge base (4) of an expert system (1) useful for detecting malfunctions in the operation of a hardware and software components comprehensive system, in particular a Motor vehicle is used, wherein the expert system (1) a Knowledge acquisition component (6) for expanding the knowledge base (4) by experts and includes a problem-solving component (2) for evaluation of state data of various components of the system using the knowledge base (4) characterized by a sensor system (7) for automatic acquisition of status data of various components of the system in the form of physical operating parameters, status messages of individual hardware and software components, messages between the individual components of the system involved in an application exchanged, and messages between individual applications exchanged by the system and by a knowledge acquisition processor (8) for the automatic evaluation of the acquired status data in their time sequence, wherein the knowledge acquisition processor (8) designed so is that he has causal connections recognizes between the individual state data and the knowledge base adds whereby from the timing of the ...

Description

Stand der TechnikState of the art

Die Erfindung betrifft eine Vorrichtung und ein Verfahren zum Generieren und Erweitern der Wissensbasis eines Expertensystems, das zum Erkennen von Fehlfunktionen beim Betrieb eines Hardware- und Softwarekomponenten umfassenden Systems, insbesondere eines Kraftfahrzeugs, eingesetzt wird, wobei das Expertensystem eine Wissenserwerb-Komponente zur Erweiterung der Wissensbasis durch Experten umfaßt und eine Problemlösungskomponente zum Auswerten von Zustandsdaten verschiedener Komponenten des Systems unter Verwendung der Wissensbasis.The The invention relates to an apparatus and method for generating and broadening the knowledge base of an expert system to recognize malfunctions in the operation of hardware and software components comprehensive system, in particular of a motor vehicle, is used, the expert system being a knowledge acquisition component for expansion the knowledge base by experts and a problem-solving component for evaluating status data of various components of the system using the knowledge base.

Aus der Praxis sind Diagnosesysteme bekannt, die Fehlfunktionen beim Betrieb eines Kraftfahrzeugs durch Auswertung bestimmter Meßgrößen erkennen und in Form von entsprechenden Fehlermeldungen zur Anzeige bringen. Diese Diagnosesysteme basieren auf der Überwachung bestimmter physikalischer Größen, wie z. B. der Motordrehzahl, der Betriebstemperatur, etc., die vom Betriebszustand einzelner Fahrzeugkomponenten abhängen und mit Hilfe einer entsprechenden Sensorik erfaßt werden. Weichen die aktuell erfaßten Zustandsdaten von den bei Normalbetrieb zu erwartenden Zustandsdaten ab, so erkennt ein derartiges Diagnosesystem, daß ein Fehler aufgetreten ist. Das Diagnosesystem versucht dann, die erfaßten Zustandsdaten auszuwerten, um den Fehler zu identifizieren. Es ist bekannt, im Rahmen dieser Auswertung ein Expertensystem einzusetzen. Ein derartiges Expertensystem umfaßt in der Regel eine Problemlösungskomponente, auch Interferenzmaschine genannt, und eine Wissensbasis. Die erfaßten Zustandsdaten werden der Problemlösungskomponente in chronologischer Abfolge zur Auswertung zugeleitet. Die Fehlererkennung erfolgt dann unter Zuhilfenahme der Wissensbasis, auf die die Problemlösungskomponente während der Auswertung der Zustandsdaten zugreift. Die Güte der Fehlererkennung hängt hier also maßgeblich von der Wissensbasis, d. h. vom Umfang und Zustand der Wissensbasis ab.Out In practice, diagnostic systems are known that malfunction during Recognize operation of a motor vehicle by evaluating certain measured variables and in the form of corresponding error messages for display. These diagnostic systems are based on the monitoring of certain physical Sizes, like z. As the engine speed, the operating temperature, etc., the operating condition of individual Suspend vehicle components and be detected by means of a corresponding sensor. Dodge the current detected State data from the state data expected during normal operation, such a diagnostic system recognizes that an error has occurred. The diagnostic system then attempts to evaluate the detected condition data, to identify the error. It is known in the context of this Evaluation using an expert system. Such an expert system includes in usually a problem-solving component, also called interference engine, and a knowledge base. The detected status data become the problem-solving component forwarded in chronological order for evaluation. The error detection then takes place using the knowledge base to which the problem-solving component while the evaluation of the state data accesses. The quality of error detection depends here so authoritative from the knowledge base, d. H. the scope and condition of the knowledge base from.

In der Praxis wird die Wissensbasis derartiger Expertensysteme von Experten, d. h. den technischen Entwicklern und gegebenenfalls auch Anwendern des zu überwachenden Systems, in einer Anlernphase erstellt. In der Regel ist es außerdem möglich, die Wissensbasis auch noch während des Einsatzes des Expertensystems, also während des Betriebs des zu überwachenden Systems, zu erweitern. In diesen Fällen umfaßt das Expertensystem eine Wissenserwerb-Komponente als Schnittstelle zwischen Experte und Wissensbasis. Bei der bekannten Konzeption kann das Expertensystem allerdings lediglich Wirkzusammenhänge erkennen, die der Experte vorab als solche identifiziert hat und in geeigneter Form in die Wissensbasis abgespeichert hat. Das Expertensystem ist also immer höchstens so „schlau" wie der Experte, der die Wissensbasis erstellt hat. Andere Zusammenhänge, wie z. B. statistische Zusammenhänge oder Korrelationen, die der Experte nicht als Wirkzusammenhänge erkannt hat, können von den bekannten Expertensystemen bei der Fehleridentifikation nicht genutzt werden.In In practice, the knowledge base of such expert systems of Experts, d. H. the technical developers and possibly also Users of the monitored Systems, created in a learning phase. In general, it is also possible that Knowledge base even while the use of the expert system, ie during the operation of the monitored Systems, expand. In these cases, the expert system includes a knowledge acquisition component as an interface between expert and knowledge base. In the known conception however, the expert system can only recognize causal relationships which the expert has previously identified as such and in appropriate Has stored form in the knowledge base. The expert system is so always at most as "smart" as the expert, who created the knowledge base. Other connections, like z. B. statistical relationships or correlations that the expert did not recognize as causal relationships has, can from the known expert systems in error identification not be used.

Der vorliegenden Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, eine Vorrichtung und ein Verfahren zum automatischen Generieren und Erweitern der Wissensbasis eines Expertensystems anzugeben, mit denen auch Wirkzusammenhänge in die Wissensbasis aufgenommen werden können, die erst bei der Erprobung des zu überwachenden Systems auftreten und nicht unbedingt zum Expertenwissen des technischen Entwicklers des zu überwachenden Systems zählen.Of the The present invention is therefore based on the object, a device and a method for automatically generating and expanding the To provide a knowledge base of an expert system, with which also active links in the knowledge base can be recorded which occur only when testing the system to be monitored and not necessarily the expert knowledge of the technical developer to be monitored Systems count.

Die US 5,905,989 zeigt eine Datenbank, bei welcher in einer ersten Phase Botschaften ausgesandt werden, welche eine Fehlerbeschreibung hinsichtlich der Kategorie, seiner Schwere sowie ein Katalog von Problemmeldungen an ein Nachrichtenverteilsystem übermittelt werden. Dieses empfängt zusätzlich zu der obigen Information Information aus einer Fehlerschwere/Fehlertyp Konfigurationsdatenbank und einer Konfigurationsdatenbank für die Problemmeldung. Aufgabe des Verteilsystems ist zu bestimmen, wohin eine Nachricht verteilt werden soll. Als Beispiele für Empfänger sind verschiedene Personengruppen genannte, die unterschiedliche Aufgaben in der Fehlererkennung und -Behebung haben.The US 5,905,989 shows a database in which messages are sent in a first phase, which an error description regarding the category, its severity and a catalog of problem messages are transmitted to a message distribution system. This receives information from an error severity / error type configuration database and a configuration database for the problem message in addition to the above information. The task of the distribution system is to determine where a message should be distributed. Examples of recipients include various groups of people, who have different tasks in error detection and correction.

In dem Artikel von A. Agogino, Intelligent Sensor Validation and Sensor Fusion for Reliability and Safety Enhancement in Vehicle Control, Univ. of Calif. at Berkeley, June 30, 1995, Final Report/Path Project/MOU-132, S. 1–56 und in der US 4866635 A wird auf die Möglichkeit der Verwendung von Expertensystemen zur Diagnose hingewiesen.In the article by A. Agogino, Intelligent Sensor Validation and Sensor Fusion for Reliability and Safety Enhancement in Vehicle Control, Univ. of Calif. at Berkeley, June 30, 1995, Final Report / Path Project / MOU-132, pp. 1-56 and in the US 4866635 A the possibility of using expert systems for diagnosis is pointed out.

Vorteile der ErfindungAdvantages of the invention

Erfindungsgemäß wird die voranstehende Aufgabe gelöst durch eine spezielle Sensorik, mit der Zustandsdaten verschiedener Komponenten des zu überwachenden Systems automatisch erfaßt werden, wobei es sich bei den Zustandsdaten um physikalische Betriebsparameter handelt, um Statusmeldungen von einzelnen Hardware- und Softwarekomponenten des zu überwachenden Systems, um Meldungen, die zwischen den einzelnen an einer Applikation beteiligten Komponenten des Systems ausgetauscht werden, und um Meldungen, die zwischen einzelnen Applikationen des Systems ausgetauscht werden. Die so erfaßten Zustandsdaten werden erfindungsgemäß in ihrer zeitlichen Abfolge mit Hilfe eines Wissenserwerb-Prozessors automatisch ausgewertet, wobei der Wissenserwerb-Prozessor so ausgelegt ist, daß er Wirkzusammenhänge zwischen den einzelnen Zustandsdaten erkennt und der Wissensbasis – nach entsprechender Formatierung – hinzufügt.According to the invention, the above object is achieved by a special sensor system with which state data of various components of the system to be monitored are automatically detected, the state data being physical operating parameters, status messages of individual hardware and software components of the system to be monitored, messages which are exchanged between the individual components of the system involved in an application, and messages which are exchanged between individual applications of the system. The state data thus acquired are inventively in their time sequence using egg automatically evaluated, wherein the knowledge acquisition processor is designed so that it recognizes interdependencies between the individual state data and the knowledge base - after appropriate formatting - adds.

Erfindungsgemäß ist erkannt worden, daß die zu überwachenden Systeme, wie sie beispielsweise in einem Kraftfahrzeug realisiert sind, immer mehr zusammenwirkende Hardware- und Softwarekomponenten umfassen und dadurch immer komplexer werden. Mit der zunehmenden Komplexität derartiger Systeme nimmt aber auch die Zahl der Fehlerursachen bzw. die Anzahl der Ereignisse zu, welche schlußendlich zu Fehlern im System führen. Erfindungsgemäß ist erkannt worden, daß das Auftreten solcher Ereignisse mit Hilfe einer entsprechenden Sensorik erkannt werden kann, wenn sich diese Sensorik nicht nur auf die Erfassung von physikalischen Betriebsparametern beschränkt, sondern auch die Erfassung von Statusmeldungen von einzelnen Hardware- und Softwarekomponenten des Systems ermöglicht sowie die Erfassung von Meldungen, die zwischen den einzelnen an einer Applikation beteiligten Komponenten des Systems ausgetauscht werden, und Meldungen, die zwischen einzelnen Applikationen des Systems ausgetauscht werden. Aus dem zeitlichen Ablauf der so erfaßten Ereignisse, den Ereignisketten, kann die Ursache eines Fehlers, der hier als Ende einer Ereigniskette zu betrachten ist, rekonstruiert werden.According to the invention is recognized been that the to be monitored Systems, as realized for example in a motor vehicle are more and more interacting hardware and software components and thereby becoming more complex. With the increasing complexity But such systems also reduce the number of error causes or the number of events, which ultimately leads to errors in the system to lead. According to the invention is recognized been that that Occurrence of such events with the help of an appropriate sensor can be detected if this sensor not only on the Detection of physical operating parameters limited, but Also, the collection of status messages from individual hardware and Software components of the system allows as well as the detection Messages that are involved between the individual in an application Components of the system are exchanged, and messages that be exchanged between individual applications of the system. From the chronology of the events thus recorded, the event chains, may be the cause of a mistake here as the end of a chain of events to be considered, to be reconstructed.

Im Gegensatz zu den heute verbreiteten Diagnosesystemen in der Kfz-Industrie basiert dieser erfindungsgemäße Ansatz nicht ausschließlich auf prozeduralen Mechanismen, d. h. auf eine Verarbeitung von Regeln und Objekten in fester Reihenfolge ähnlich der Bearbeitung einer Batch-Datei, sondern einer Mischung aus deklarativen und prozeduralen Mechanismen und Formalismen. Bei diesem hybriden Ansatz werden also auch Sachverhalte beschrieben. Außerdem erfolgt hier eine Trennung zwischen Wissens- und Schlußfolgerungsmechanismen, was eine zentrale Rolle spielt. Die prozeduralen und deklarativen Mechanismen und Formalismen sind in den Algorithmen der Interferenzmaschine implementiert, bei der es sich um eine anwendungsneutrale Komponente handelt.in the Contrary to today's widespread diagnostic systems in the automotive industry this approach according to the invention is based not exclusively on procedural mechanisms, d. H. on a processing of rules and objects in a fixed order similar to editing a Batch file, but a mixture of declarative and procedural mechanisms and formalisms. In this hybrid approach, therefore, also become facts described. Furthermore there is a separation between knowledge and reasoning mechanisms, which plays a central role. The procedural and declarative Mechanisms and formalisms are in the algorithms of the interference engine implemented, which is an application-neutral component is.

Mit Hilfe der erfindungsgemäßen Vorrichtung und des erfindungsgemäßen Verfahrens kann die Wissensbasis eines Expertensystems bereits in der Erprobungsphase des zu überwachenden Systems automatisch generiert werden. Diese Wissensbasis kann Grundlage für unterschiedliche Expertensysteme sein. Außerdem kann die Wissensbasis auch bei künftigen Entwicklungen von Systemen mit Hardware- und Softewarekomponenten eingesetzt werden, wie z. B. bei der Entwicklung von Fahrerinformationssystemen und Steuergeräten. Die erfindungsgemäß generierte Wissensbasis trägt damit zur Vereinfachung der Wartung und Fehlerdiagnose in komplexen Systemen bei.With Help the device of the invention and the method according to the invention can the knowledge base of an expert system already in the trial phase to be monitored Systems are generated automatically. This knowledge base can be the basis for different Be expert systems. Furthermore The knowledge base can also be used in future Developments of systems with hardware and software components be used, such. In the development of driver information systems and controllers. The inventively generated Carries knowledge base thus simplifying maintenance and fault diagnosis in complex Systems.

Wesentlich für das erfindungsgemäße Verfahren zum Generieren und Erweitern der Wissensbasis eines Expertensytems ist neben der Erfassung und Auswertung bestimmter, voranstehend näher spezifizierter Zustandsdaten auch die Analyse der zeitlichen Abfolge der erfaßten Zustandsdaten. In einer vorteilhaften Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens werden die Zustandsdaten daher zusammen mit einer Zeitmarke erfaßt. Auf diese Weise können die erfaßten Zustandsdaten sowohl in Echtzeit, d. h. parallel zur Erfassung, ausgewertet werden als auch „offline". In diesem Falle werden die Zustandsdaten zunächst zusammen mit den entsprechenden Zeitmarken abgespeichert. Es wird also zunächst eine Datenbasis generiert, welche erst nachträglich „offline" vom Wissenserwerb-Prozessor ausgewertet wird.Essential for the inventive method for generating and expanding the knowledge base of an expert system is in addition to the detection and evaluation of certain, above more specified Status data also includes the analysis of the time sequence of the detected status data. In an advantageous variant of the method according to the invention Therefore, the state data is detected together with a timestamp. On this way you can the captured Condition data both in real time, d. H. parallel to the acquisition, be evaluated as well as "offline." In this case the state data will be first stored together with the corresponding time stamps. It will So first one Database generated, which is subsequently evaluated "offline" by the knowledge acquisition processor.

Zeichnungdrawing

Vorteilhafte Varianten der erfindungsgemäßen Vorrichtung und auch des erfindungsgemäßen Verfahrens werden nachfolgend in Verbindung mit der einzigen Figur näher erläutert, die das Blockschema eines Expertensystems mit einer erfindungsgemäßen Vorrichtung zum Generieren und Erweitern der Wissensbasis zeigt.advantageous Variants of the device according to the invention and also of the method according to the invention will be explained in more detail in connection with the single figure, the the block diagram of an expert system with a device according to the invention to generate and expand the knowledge base shows.

Beschreibung eines AusführungsbeispielsDescription of an embodiment

Das in der einzigen Figur dargestellte Expertensystem 1 ist Teil eines hier nicht näher dargestellten und bezeichneten Fahrerinformationssystems, das eine Diagnose von beim Betrieb eines Kraftfahrzeugs auftretenden Fehlern liefern soll. Das Expertensystems 1 umfaßt eine Problemlösungskomponente 2, auch Intereferenzmaschine genannt, der Zustandsdaten von unterschiedlichen Hardware- oder auch Softwarekomponenten des Fahrzeugs übermittelt werden. Durch Auswertung dieser Zustandsdaten sollen Fehler beim Betrieb des Kraftfahrzeugs erkannt und identifiziert werden, um dann entsprechende Fehlermeldungen auszugeben, wozu im hier dargestellten Ausführungsbeispiel eine Dialogkomponente 3 vorgesehen ist. Die Auswertung der Zustandsdaten erfolgt hier durch die Problemlösungskomponente 2, die im Rahmen der Auswertung auf eine Wissensbasis 4 des Expertensystems 1 zugreift. Im Rahmen der Auswertung der kontinuierlich während dem Betrieb des Kraftfahrzeugs erfaßten Zustandsdaten soll nicht nur erkannt werden, daß ein Fehler aufgetreten ist. Dieser Fehler soll außerdem auch identifiziert werden, damit der Fahrer mit weiterreichenden Informationen über den aufgetretenen Fehler und gegebenenfalls auch Informationen zum Beheben des Fehlers versorgt werden kann. Dazu ist im hier dargestellten Ausführungsbeispiel eine Erklärungskomponente 5 vorgesehen, die auf entsprechende, ebenfalls in der Wissensbasis 4 abgespeicherte Zusatzinformationen zugreifen kann.The expert system shown in the single figure 1 is part of a not-shown and designated driver information system, which should provide a diagnosis of errors occurring during operation of a motor vehicle. The expert system 1 includes a problem-solving component 2 , also called Intereferenzmaschine, the status data from different hardware or software components of the vehicle are transmitted. By evaluating this status data, errors in the operation of the motor vehicle are to be detected and identified, in order then to output corresponding error messages, for which purpose a dialog component is shown in the exemplary embodiment shown here 3 is provided. The evaluation of the status data is carried out here by the problem-solving component 2 in the context of the evaluation on a knowledge base 4 of the expert system 1 accesses. In the context of the evaluation of the continuously recorded during the operation of the motor vehicle condition data should not only be recognized that an error has occurred. This error should also be identified so that the driver with more extensive information about the error occurred and possibly also information about Troubleshooting can be supplied. For this purpose, in the embodiment shown here is an explanatory component 5 provided on appropriate, also in the knowledge base 4 stored additional information can access.

Zum Generieren und Erweitern der Wissensbasis 4 ist hier zum einen eine sogenannte Wissenserwerb-Komponete 6 vorgesehen, die praktisch die Schnittstelle des Expertensystems 1 zu einem technischen Entwickler des zu überwachenden Systems darstellt. Über diese Wissenserwerb-Komponente 6 kann der technische Entwickler sein Expertenwissen in der Wissensbasis 4 abspeichern. Erfindungsgemäß ist zusätzlich zu dieser Wissenserwerb-Komponente 6 eine Sensorik 7 zur Erfassung von Zustandsdaten von den verschiedenen Komponenten des zu überwachenden Systems und ein Wissenserwerb-Prozessor 8 vorgesehen, der diese Zustandsdaten in ihrer zeitlichen Abfolge automatisch auswertet und die dabei erkannten Wirkzusammenhänge in der Wissensbasis 4 ablegt.To generate and extend the knowledge base 4 here is a so-called knowledge acquisition component 6 provided, which is practically the interface of the expert system 1 represents a technical developer of the system to be monitored. About this knowledge acquisition component 6 the technical developer can be expert knowledge in the knowledge base 4 save. According to the invention, in addition to this knowledge acquisition component 6 a sensor 7 for acquiring state data from the various components of the system to be monitored and a knowledge acquisition processor 8th is provided, which automatically evaluates these state data in their chronological order and the recognized causal relationships in the knowledge base 4 stores.

Wesentlich ist, daß die Sensorik 7 Informationen über Zustände und Zustandsänderungen verschiedener Komponenten des Systems liefert. Bei diesen Informationen kann es sich um von Sensoren erfaßte physikalische Parameterwerte, Messages auf einem Bussystem, Meldungen, welche zwischen Modulen einer Applikation oder zwischen Applikationen ausgetauscht werden, Statusmeldungen von Geräten, Statusmeldungen von Softwareapplikationen oder Betriebssystemen, etc. handeln. An dieser Stelle sei nochmals ausdrücklich darauf hingewiesen, daß mit der Sensorik 7 erfindungsgemäß nicht nur physikalische Größen erfaßt werden sollen, sondern auch Zustände, z. B. des Betriebssystems oder einer Applikation. Die von der Sensorik 7 erfaßten Zustandsdaten werden dem Wissenserwerb-Prozessor 8 zugeführt, der einen wesentlichen Beitrag zum erfindungsgemäßen Generieren und Erweitern der Wissensbasis 4 liefert. Die dem Wissenserwerb-Prozessor 8 innewohnende Intelligenz generiert aus der Abfolge der erfaßten Zustandsdaten und Ereignisse Wirkzusammenhänge und schließlich „Wirkketten" und ermöglicht dadurch eine automatische Verknüpfung zwischen Ursache und Wirkung.It is essential that the sensors 7 Provides information about states and state changes of various components of the system. This information may be physical parameter values sensed by sensors, messages on a bus system, messages exchanged between modules of an application or between applications, status messages of devices, status messages of software applications or operating systems, etc. At this point, it should again be pointed out that with the sensor 7 According to the invention not only physical quantities are to be detected, but also states, for. As the operating system or an application. The of the sensors 7 acquired state data become the knowledge acquisition processor 8th supplied, which makes a significant contribution to generating and expanding the knowledge base according to the invention 4 supplies. The knowledge acquisition processor 8th Inherent intelligence generates from the sequence of the acquired state data and events causal relationships and finally "chains of action" and thus enables an automatic link between cause and effect.

In der Regel werden die Ereignisse oder Zustände repräsentierenden Zustandsdaten zusammen mit einer Zeitmarke, die das Auftreten dieser Ereignisse oder Zustände wiedergibt, erfaßt, abgelegt und dem Wissenserwerb-Prozessor 8 zur Verfügung gestellt. Bevor ein mögliches Verarbeitungs- bzw. Auswertungsverfahren für die erfaßten Zustandsdaten näher erläutert wird, sei an dieser Stelle darauf hingewiesen, daß diese Verarbeitung bzw. Auswertung der Zustandsdaten in Echtzeit, d. h. parallel zur Erfassung der Zustandsdaten, erfolgen kann, so daß die Wissensbasis quasi in Echtzeit generiert bzw. erweitert wird. Es besteht aber auch die Möglichkeit, die erfaßten Zustandsdaten zusammen mit den entsprechenden Zeitmarken zunächst aufzuzeichnen, also eine Datenbasis zu generieren, die dann erst später ausgewertet wird, so daß die Wissensbasis quasi offline generiert bzw. erweitert wird.Typically, the state data representing events or states are detected along with a timestamp reflecting the occurrence of those events or states, filed and the knowledge acquisition processor 8th made available. Before a possible processing or evaluation method for the detected state data is explained in more detail, it should be noted at this point that this processing or evaluation of the state data in real time, ie parallel to the detection of state data can be done so that the knowledge base quasi in Real time is generated or expanded. However, it is also possible to first record the detected state data together with the corresponding time stamps, that is to generate a database which is then evaluated later, so that the knowledge base is generated or expanded virtually offline.

Im Rahmen der Verarbeitung bzw. Auswertung der erfaßten Zustandsdaten müssen zunächst diejenigen Zustandsdaten identifiziert werden, die Ereignisse, z. B. Fehlertypen, repräsentieren, welche analysiert werden sollen. Erst das Auftreten eines solchen Ereignisses löst im Wissenserwerb-Prozessor 8 eine Analyse aus. Im Rahmen der Analyse kann ein Vergleich von Fehlermustern, d. h. den erfaßten Zustandsdaten, mit Fehlermustern durchgeführt werden, die in dem bereits existierenden Teil der Wissensbasis 4 abgelegt sind. Dabei können Korrelationen festgestellt werden, die auf den gleichen Fehlertyp hinweisen. Alternativ oder zusätzlich zu einem solchen Vergleich kann geprüft werden, ob ein Ereignis mehrfach aufgetreten ist und die entsprechenden Zustandsdaten dementsprechend auch mehrfach aufgezeichnet worden sind. In diesem Fall können Korrelationen zwischen den Zustandsdaten der einzelnen Ereignisse ermittelt werden, aus denen dann auf die Relevanz der einzelnen in Verbindung mit diesem Ereignis erfaßten Zustandsdaten für das entsprechende Ereignis geschlossen werden kann. In einer weiteren Analysestufe können die zeitlichen Abhängigkeiten zwischen den relevanten Parametern untersucht werden sowie gegebenenfalls Wertebereiche für diese Parameter definiert werden, die das entsprechende Ereignis wiedergeben.As part of the processing or evaluation of the detected state data, those state data must first be identified, the events, eg. For example, error types represent which are to be analyzed. Only the occurrence of such an event is solved in the knowledge acquisition processor 8th an analysis out. As part of the analysis, a comparison of error patterns, ie the detected state data, can be performed with error patterns existing in the already existing part of the knowledge base 4 are stored. It can be found correlations that point to the same type of error. Alternatively or in addition to such a comparison, it can be checked whether an event has occurred several times and the corresponding status data has accordingly also been recorded several times. In this case, correlations can be determined between the status data of the individual events, from which the relevance of the individual status data for the corresponding event detected in connection with this event can then be deduced. In a further analysis stage, the temporal dependencies between the relevant parameters can be examined and optionally value ranges for these parameters can be defined, which reproduce the corresponding event.

Neben dem voranstehend beschriebenen analytischen Vorgehen bei der Auswertung der erfaßten Zustandsdaten kann die Identifikation der für ein Ereignis relevanten Parameter und die Analyse der zeitlichen Abhängigkeiten dieser relevanten Parameter auch mit Hilfe eines neuronalen Netzwerks erfolgen. In jedem Falle wird das Ergebnis der Auswertungsphase entsprechend dem Datenformat der Wissensbasis 4 formatiert, so daß es in die Wissensbasis 4 integriert werden kann.In addition to the above-described analytical procedure in the evaluation of the detected state data, the identification of the parameters relevant for an event and the analysis of the temporal dependencies of these relevant parameters can also take place with the aid of a neural network. In any case, the result of the evaluation phase will be according to the data format of the knowledge base 4 formatted, so it's in the knowledge base 4 can be integrated.

Claims

Device for generating and expanding the knowledge base ( 4 ) of an expert system ( 1 ), which is used to detect malfunctions in the operation of a hardware and software components comprehensive system, in particular a motor vehicle, wherein the expert system ( 1 ) a knowledge acquisition component ( 6 ) for expanding the knowledge base ( 4 ) and includes a problem-solving component ( 2 ) for evaluating state data of various components of the system using the knowledge base ( 4 ) characterized by a sensor system ( 7 ) for automatically acquiring status data of various components of the system in the form of physical operating parameters, status messages from individual hardware and software components, messages exchanged between the individual components of the system involved in an application, and messages exchanged between individual applications of the system and by a knowledge acquisition processor ( 8th ) for automatically evaluating the acquired state data in their time sequence, wherein the knowledge acquisition processor ( 8th ) is designed so that it recognizes interdependencies between the individual state data and adds to the knowledge base, wherein the timing of the events thus recorded, the chains of events, the cause of an error, which is to be regarded here as the end of an event chain, is reconstructed (cf. Page 4, lines 13 to 17).

Method for generating and expanding the knowledge base ( 4 ) of an expert system ( 1 ), which is used to detect malfunctions in the operation of a hardware and software components comprehensive system, in particular a motor vehicle, using a sensor system ( 7 ) Status data of various components of the system in the form of physical operating parameters, status messages of individual hardware and software components, messages exchanged between the individual components of the system involved in an application, and messages exchanged between individual applications of the system automatically during operation the system, whereby the acquired state data are evaluated automatically in their temporal sequence by recognizing correlations between the individual state data and the knowledge base ( 4 ), wherein the timing of the events thus detected, the event chains, is used to reconstruct the cause of an error which is to be regarded as the end of an event chain.

Method according to claim 2, characterized in that that the Status data are each detected and evaluated together with a timestamp become.

Method according to one of claims 2 or 3, characterized that the Acquisition and evaluation of the status data takes place in parallel.

Method according to one of claims 2 or 3, characterized that the detected Condition data first be saved and later be evaluated.

Method according to one of Claims 2 to 5, characterized in that, in the context of the evaluation of the detected status data, it is first checked whether the detected status data represents an event to be specified more precisely during operation of the system and for expanding the knowledge base ( 4 ) are to be used.

Method according to Claim 6, characterized that in the Frame the evaluation for an event relevant status data can be identified.

Method according to claim 7, characterized in that that at multiple occurrence of an event in conjunction with the Event each detected Status data as parameter sets be saved and that the individual parameter sets with each other compared and in this way the event data relevant to an event be identified.

Method according to claim 7, characterized in that that the for a Event relevant status data using a neural network be determined.

Method according to one of claims 7 to 9, characterized that in the Evaluation frame Value ranges for the status data relevant for an event To be defined.

Method according to one of claims 8 to 10, characterized that in the Frame of evaluation temporal dependencies between the for an event relevant status data are determined.

Method according to one of Claims 2 to 7, characterized in that the automatic evaluation of the acquired status data with the aid of the already existing part of the knowledge base ( 4 ) and a problem-solving component ( 2 ) of the expert system ( 1 ) he follows.

Method according to claim 12, characterized in that the state data to be analyzed are compared with the state data of event patterns existing in the already existing part of the knowledge base ( 4 ) are stored.

Method according to one of claims 2 to 13, characterized that it carried out during the testing phase of the system.