用于对有待测试的系统进行测量的方法和装置与流程

本发明涉及测试方法并且尤其是用于提供测量点的方法，用所述测试方法可以对有待测试的技术系统进行测试。本发明尤其涉及用于在系统极限之内提供测量点的方法。

背景技术：

在用测量点对技术系统进行测量时，有必要相应地如此放置（anlegen）所述测量点，使得在不同的激励模式、例如输入参量的梯度的组合中测量输入参量的数值的尽可能多的组合，从而利用测量点获得对输入数据空间填充空间和动态的（raum-unddynamikfüllende）占据。输出参量的、在测量过程中关于测量点得到的数值可以用作训练数据，该训练数据用于构建基于数据的非参数的函数模型。

对于有待建模的技术系统、例如汽油马达来说，特别重要的是，在例如在马达试验台上测量时不违反所述技术系统的物理上的限制，以避免所述技术系统的损坏。在此，在测量过程中，测量技术如下地对所述技术系统进行监控：在所述单元受到损坏之前识别输入参量的数值的危及系统的组合。

一般来说，规定预先产生所有用于所述测量的测量点的方案是不利的，因为这些方案不能可靠地避免未预料地出现的危及系统的运行状态。

技术实现要素：

按照本发明，设置了一种按权利要求1所述的、用于用测量点的集合来对技术系统进行测量的方法以及相应的、按照并列的权利要求所述的装置。

在从属权利要求中设置了其他的设计方案。

按照另一方面，设置了一种为了构建技术系统的系统模型而用于对所述技术系统进行测量的方法，其中所述测量用一定数目的测量点来实施，以便相应地得到至少一个输出参量的数值。所述方法包括以下步骤：

-从测量点的集合中选择测量点；

-借助于分类模型来确定用于所选择的测量点的可信度大小（konfidenzgröße），其中所述可信度大小表明运行点的被建模的容许性，所述运行点通过所述技术系统在所述测量点处的运行产生；

-在所选择的测量点处根据所述可信度大小来对所述技术系统实施测量；并且

-利用所述技术系统的运行点是否允许的说明来对所述分类模型进行更新，所述运行点通过对所选择的测量点的测量而设定。

上述方法的构思在于，从测量点的所提供的集合中如此选择用于对技术系统进行测量的测量点，从而在测量所述技术系统时将在所述测量点的集合中的、潜在的危及系统的测量点处进行的测量过程的数目降低到最低限度。为此，按照上述方法来规定，对于相应下一个有待测量的测量点的选择根据可信度大小来进行。所述可信度大小根据分类模型作为模型预测或者作为预计来获取并且表明将相应的测量点放置到所述技术系统上的可靠性或者所述技术系统的、通过所述测量点来设定的运行点的容许性。由此可以在确定在放置用于实际测量的测量点的情况下没有产生允许的测量点时逐渐地对分类模型进行明确说明。所述分类模型可以针对其他测量点说明一种可信度大小，根据该可信度大小将另外的、来自所述测量点的集合的测量点从所述测量中排除出去，从而对所述技术系统的测量的可靠性就降低在不允许的测量点处的测量过程的数目这个方面而言得到提高。由此可以将通过所述测量对所述技术系统的危害降低到最低限度或者排除。

此外，能够根据相对于预先给定的起始测量点增大的间距从所述测量点的集合中选择所述测量点。

尤其能够根据所述测量点的多个或者所有输入参量的数值范围的几何平均数来确定所述起始测量点或者作为一个测量点来预先给定所述起始测量点，在该测量点处所述技术系统能够以允许的运行点来运行。

可以规定，所述分类模型通过k最近邻法、变量核密度估计法、svm法或者高斯过程分类算法来构建。

按照另一种实施方式，能够用通过所选择的测量点而确定的运行点是否允许的说明针对每个测量的测量点来对所述分类模型进行更新。

此外可以规定，只有在根据所述分类模型为在预先给定的起始测量点与所选择的测量点之间穿过所述输入参量空间的直接连线的所有点分配可信度大小时，所述可信度大小相应地具有超过预先给定的阈值容许性的容许性的程度，才对测量点进行测量。

可以规定，只有在所述可信度大小表明所述技术系统在通过所述测量点来确定的运行点处的运行是容许的时候，才在所选择的测量点处实施对所述技术系统的测量。

按照一种实施方式，从测量点的集合中实施对所述测量点的选择，方法是：根据所述技术系统的工作点来对所述测量点进行编组，并且针对所述工作点中的每个工作点根据相对于为所述一个工作点分配的起始测量点增大的间距来从所述测量点的集合中先后选择所述测量点。通过这种方式能够避免在燃烧马达中尤其可以通过其转速来说明的工作点之间的跳跃。

按照另一个方面，设置了一种装置、尤其是计算单元，该装置构造用于执行上述方法。

附图说明

下面借助于附图对实施方式进行详细解释。附图示出：

图1是用于对技术系统进行测量的测试系统的图示；

图2是用于对用来用所选择的测量点对技术系统进行测量的方法进行说明的流程图；并且

图3是用于二维的输入空间（eingangsraum）的测量点的顺序的图示。

具体实施方式

图1示出了测试或检测系统1的示意图，该测试或检测系统构造用于对技术系统2进行测量。技术系统2例如可以是机动车的燃烧马达或者其子系统。测量单元3用一连串的测量点x来操控所述技术系统2，所述测量点引起所述技术系统2的特定的运行点。但是，所述测量点x通常包括一定数目d的多个输入参量，所述输入参量被合并在一个输入参量矢量中并且由此形成一个测量点x。此外，对于所述d个输入参量中的每个输入参量来说适用一个允许的数值范围。此外，对于所述技术系统2的操控引起一个或者多个输出参量y，在所述测量点x处测量所述输出参量。

通常为了完整地对所述技术系统2进行测量，在所述允许的数值范围之内的较大的范围内改变所述测量点x，以便就这样通过所述测量点来实现尽可能填充空间地占据所述输入数据空间。

所述测量点用所述输出参量的相应所属的数值形成具有关于输入点的输出值的数据点。

在图2中示出了用于对用来测量技术系统的方法进行说明的流程图。

在步骤s1中提供测量点的集合，所述测量点尽可能填充空间地占据所述输入数据空间，所述输入数据空间可以通过所述输入参量的被许可的数值范围来定义。

随后在步骤s2中从所述测量点的所提供的集合中将允许的测量点选择为起始测量点，或者在不取决于所提供的测量点的情况下预先给定起始测量点。所述起始点可以人工地由试验台专家来预先给定或者以计算方式从所述测量点的集合中获取。例如可以将这样的测量点选择为起始测量点，该测量点相对于所述输入数据空间的几何中心具有最小的间距。作为替代方案，也可以指定所述输入数据空间的几何中心作为起始测量点。

作为替代方案，可以针对所述输入参量中的一个或者多个输入参量将一个边缘值或者一个其他的预先确定的数值假设为所述起始测量点的一部分，并且可以确定其余的输入数据空间——该其余的输入数据空间通过其余的输入参量来确定——的几何中心，以便从所述其余的输入数据空间的几何中心与所述一个或者多个输入参量的预先确定的数值中获取所述起始测量点。尤其这一点对于作为技术系统的燃烧马达来说、像例如在将凸轮轴位置作为输入参量或者类似情况时能够是有意义的。

在步骤s3中，现在根据所述允许的起始测量点来对所述测量点的集合进行重新分类。分类标准在此可以是相对于所述起始测量点sp增大的间距。例如在图3中在具有输入参量x1、x2的2d测量点空间的情况下所述测量点的测量顺序通过距所述起始测量点sp增大的间距来示出。

在步骤s4中，现在从分类的测量点的集合中选择第一个或者下一个测量点。

为了避免工作点之间的快速的跳跃性的转变，可以从所述测量点的集合中来实施对所述测量点的选择，方法是：根据所述技术系统的工作点来对所述测量点进行编组，并且根据相对于为所述一个工作点分配的起始测量点增大的间距针对所述工作点中的每个工作点从测量点的集合中先后选择所述测量点。由此首先用所述测量点在一个工作点处对所述技术系统2进行测量并且随后选择下一个用于进行测量的工作点。例如对于作为技术系统的燃烧马达来说，所述工作点可以通过负荷和转速来预先给定。

在步骤s5中，借助于分类模型来确定用于相关的测量点的可信度大小。所述分类模型提供所述可信度大小作为用于每个测量点的模型参量、作为将所述相关的测量点放置到所述技术系统上的实际上的或者预测的容许性的程度，也就是说所述可信度大小表明，根据所述分类模型在多大程度上（以何种可能性）可以预料或者可以预测，在将相关的测量点放置到所述技术系统2上时出现允许的或者被允许的系统响应。所述测量点的容许性因此通过以下方式来确定：所述技术系统的系统响应遵守预先确定的条件，例如在静止的运行点（无振荡）的可调节性方面、在用于状态参量的数值极限方面或者类似方面的预先确定的条件。

为了将尽可能多的不允许的测量点、也就是作为所述分类模型的模型预测作为不允许地识别的测量点加以抛弃，在步骤s6中借助于逐渐地得到明确说明的分类模型来针对在步骤s4中所选择的测量点判定，是否应该在实际上实施所述测量。为此，可以实施与预先给定的可信度阈值的阈值比较，从而只有在所选择的测量点的可信度大小表明超过所述预先给定的可信度阈值的容许性的程度时，才在所选择的测量点处对所述技术系统进行测量。

如果发现没有达到所述测量点的容许性的所需要的程度（二选一：否），则跳回到步骤s4并且从所分类的测量点的集合中选择下一个测量点。否则（二选一：是）就在步骤s7中使用所述测量点并且相应地在所述技术系统上对其进行设定。

在步骤s8中检查，所产生的输出参量处于允许的还是不允许的范围内或者是否存在以其他的方式能够确定的允许的或者不允许的系统特性。

在步骤s9中，在对相关的测量点的测量结果的基础上对所述分类模型进行明确说明或者更新。

换句话说，现在可以根据一个或者多个所产生的输出参量或者系统参数来获取所述测量值的容许性并且将所述相关的测量点是允许还是不允许的信息用于对所述分类模型进行明确说明。

作为用于构建所述分类模型的分类算法，可以使用来自机器学习（machinelearning）领域的不同的算法。优选如此选择所述分类算法，使得其以较高数目的输入参量、尤其是五个以上的输入参量用很小数目的测量点就已经能够使用。此外，应该可以在测量相应下一个所选择的测量点之后在较短的时间之内、也就是用较小的计算开销来对所述分类算法进行更新。此外，分类器应该提供连续的可信度大小，所述可信度大小尤其可以具有处于0与1之间的数值范围。在此“0”可以表明不允许的测量点并且“1”可以表明允许的测量点。

可能的分类算法可以是k最近邻法、变量核密度估计法、svm法（svm：supportvectormachines（支持向量机））、高斯过程分类算法和类似方法。这些分类算法能够在测量点的基础上并且在将所述测量点放置到所述技术系统上引起允许的还是不允许的系统状态的说明的基础上来得到明确说明。

随后跳回到步骤s4并且从所分类的测量点的集合中选择下一个测量点。

为了保证下一个所选择的测量点处于所述测量点的允许范围内，可以在步骤s6中额外地规定，只有在所述起始测量点与所选择的测量点之间的直接连接没有穿过测量点的、被所述分类器评估为不允许的区域来伸展时，才选择下一下测量点。为此可以将所述起始测量点sp与所选择的测量点之间的连线划分为区段并且按照所存在的分类模型沿着所述连线来确定相应的可信度大小。根据所述可信度阈值对如此获取的可信度大小进行评估。如果由此针对如此获取的可信度大小中的至少一个可信度大小确定没有达到所述容许性的程度，则可以规定将所选择的测量点抛弃。换句话说，只有在根据所述分类模型为在预先给定的起始测量点与所选择的测量点之间穿过所述输入参量空间的直接连线的所有点分配可信度大小时，所述可信度大小相应地具有超过预先给定的阈值容许性的容许性的程度，才对测量点进行测量。随后可以通过跳回到步骤s4来选择下一个测量点。

对于作为应当在试验台1上被测量的技术系统的燃烧马达来说，可以通过所述燃烧马达的运行能力来确定测量点的容许性或者不容许性。其他标准可以是燃料消耗、有害物质排放或者类似参量。无论如何，相应的容许性程度必须能够通过对输出参量的分析来得到，所述输出参量通过对测量点的测量来确定。