Evolution vs.
Revolution
– die Zukunft des On-Board-Monitoring
Leistungsfähige On-Board-Monitoring-Systeme (OBM-Systeme) sind ein
wichtiges Instrument zur Einhaltung der neuen Euro-7-Gesetzgebung.
AVL bietet verschiedene Ansätze, welche auf die spezifischen
Anforderungen zugeschnitten sind.
it Inkrafttreten der Euro-7-Gesetzgebung steht
die Automobilindustrie vor der Aufgabe, neue
OBM-Systeme zu implementieren, die in Echtzeit
Emissionen bestimmen und auch Einflussfaktoren wie
beschädigte Komponenten, Kraftstoffqualität oder Umwelt
bedingungen berücksichtigen. Dies erfordert robuste Kalibrier-
und Validierungsverfahren sowie eine nahtlose Integration
ohne Beeinträchtigung anderer Fahrzeugfunktionen. Darüber
hinaus muss das OBM-System gemäß den Euro-7-Vorschriften
durch In-Service-Compliance-Tests verifiziert werden. Für
diese Herausforderungen bietet AVL evolutionäre und
revolutionäre Lösungen.
Der evolutionäre Ansatz
Er basiert auf den traditionellen und bestehenden Steuergerä-
tefunktionalitäten, Sensoren und empirischen Modellen. Der
Schwerpunkt liegt auf der Optimierung aktueller OBD-Systeme
(On-Board-Diagnosesysteme). Es werden zusätzliche Logiken
hinzugefügt, die eine erweiterte Nutzung der vorhandenen
Steuergerätekanäle für Plausibilitätsprüfungen auf System-
ebene ermöglichen.
Eine primäre Strategie des Ansatzes ist die Verfeinerung
bestehender Sensortechnologien (z.B. NOx-Sensor in Diesel-
fahrzeugen), um deren Genauigkeit und Zuverlässigkeit bei der
Emissionsdetektion zu verbessern. Darüber hinaus konzen
triert sich der Ansatz auf die Optimierung von Software
algorithmen für die Emissionsüberwachung und -diagnose,
um auch Teilschädigungen zielsicher in ihrer Auswirkung auf
das Gesamtergebnis bewerten zu können. Der evolutionäre
Ansatz zielt darauf ab, den Übergang zu Euro-7-konformen
OBM-Systemen zu vereinfachen.
Der revolutionäre Ansatz
Bei diesem Ansatz werden die Grenzen herkömmlicher OBD-
Systeme durch Virtualisierung und den Einsatz von KI (Künst-
liche Intelligenz) erweitert. Eine zentrale Innovation hierfür
sind virtuelle Emissionssensoren: Diese nutzen fortschrittliche
physikalische oder datengetriebene Simulationsmodelle, um
die Emissionswerte anhand von Eingangsparametern wie
Motorbetriebsbedingungen oder Umgebungsfaktoren zu be-
rechnen. In Ergänzung zu den vorhandenen Sensoren bieten
die virtuellen Sensoren eine kostengünstige und skalierbare
Lösung für die OBM-Implementierung.
Darüber hinaus werden Algorithmen des maschinellen
Lernens eingesetzt. Durch die Analyse großer Mengen von
Sensordaten in Echtzeit können KI-basierte OBM-Systeme
Muster erkennen, die auf Emissionsverstöße oder Fehl-
funktionen hinweisen. Potenzielle Probleme lassen sich so
frühzeitig erkennen und beheben. Dies verbessert insgesamt
die Zuverlässigkeit und Effektivität von OBM-Systemen bei der
Einhaltung der Euro-7-Gesetzgebung. Die Modelle bilden auch
Alterungseffekte und Produktionsstreuungen ab und machen
das System robuster gegen Manipulationsversuche und bilden
eine gute Basis für vorausschauende Wartung.
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