Entwicklung und Validierung verschiedener Verfahren mit neuronalen Netzen für die Fehlerdiagnose komplexer Fahrzeugsysteme

Im Rahmen des Forschungsprojektes "Erfahrungsbasierte Diagnose im KFZ" soll in dieser Arbeit die Leistungsfähigkeit des entwickelten Diagnosesystems verbessert werden. Hierfür sollen verschiedene Verfahren in der bereits bestehenden Test- und Simulationsumgebung implementiert und integriert werden.
Folgende Verfahren sollen umgesetzt und validiert werden:

• Berücksichtigung von Umweltbedingungen wie Softwarestand der Steuergeräte, Fahrzeugvarianten, Verbaulisten etc. Es sind geeignete Methoden und Netzstrukturen zum berücksichtigen dieser Umweltbedingungen zu entwickeln und zu validieren.
• Implementierung eines einfachen assoziativen Lernsystems um die Performance mit neuronalen Netzen zu vergleichen.
• Verlernen von Reparaturfällen in Abhängigkeit des Alters.
• Integration von "Expertenregeln" für eine bessere Performance und Flexibilität.

Im zweiten Teil der Arbeit sind die ermittelte Leistungsfähigkeit der Konzepte zu verbessern. Hierfür sollen die Konzepte derart modifiziert und erweitert werden, das die ermittelten Schwächen beseitigt werden. Die Ergebnisse der Arbeit sind ausführlich und vollständig zu dokumentieren.
Betreuer: Kai Homeier sowie Tobias Müller vom Institut für Regelunstechnik