Die Erfindung bezieht sich auf ein System und ein Verfahren zur sprachgesteuerten Fehlerdiagnose. Sie läßt sich anwenden zur Unterstützung von Servicetechnikern im Bereich des Anlagenservices.The invention relates to a system and a method for voice-controlledFault diagnosis. It can be used to support service technicians in thePlant service area.
Insbesondere Fehlermodelle auf Basis von XML (Extended Markup Language) sind geeignet, die Arbeit von Servicetechnikern bei der Störungssuche, Analyse Fehlerbehebung zu erleichtern. Im Bereich des Services von Maschinenanlagen oder Anlagenteilen werden bereits hierarchisch strukturierte Fehlermodelle, die für eine umfassende Fehlerursachenanalyse tauglich sind, eingesetzt. Deren Datenstrukturen können ebenfalls in XML abgebildet werden. Ein Fehlermodell, das im XML Format auf einem Web Server bereitgehalten wird, erlaubt das weltweite Durchführen einer Fehlerursachenanalyse über das Internet. Ein Fehleranalyst benötigt dazu einen Computer der mit einem Web Browser ausgestattet ist und über eine Internetverbindung auf die Fehlerursachenanalysemodelle zugreifen kann. Fehlermodelle bestehen aus Knoten welche jeweils Hypothesen darstellen. Diese Knoten sind baumartig miteinander verkettet. Jeder Knoten verfügt über eine Checkliste, an Hand derer sich Hypothesen verifizieren oder negieren lassen. Bei der Suche nach einer Betriebsstörung in einer Anlage navigiert der Fehleranalyst von Knoten zu Knoten und überprüft seine Anlage an Hand der angehängten Checklisten. Wenn er eine Hypothese auf diese Art akzeptiert, navigiert er zum unterliegenden Fehlermodell bzw. zum Fehler der zur Störung seiner Anlage geführt hat.In particular, error models based on XML (Extended Markup Language) aresuitable, the work of service technicians when troubleshooting, analyzing errorsto facilitate rectification. In the area of the service of machine systems or plantParts are already hierarchically structured error models that include asend error cause analysis are used. Their data structures cancan also be mapped in XML. An error model based on the XML formata web server is available, allows the worldwide implementation of oneFailure cause analysis via the Internet. A fault analyst needs one for thisComputer equipped with a web browser and an internet connectionaccess to the fault cause analysis models. Failure models bestThey consist of nodes that each represent hypotheses. These knots are tree-likechained together. Each node has a checklist that it usesVerify or negate hypotheses. When looking for a breakdownIn a system, the fault analyst navigates from node to node and checks ithis system based on the attached checklists. If he hypothesizedaccepting this type, he navigates to the underlying error model or to the errorwhich led to the malfunction of his system.
Für einen Servicetechniker, der vor Ort an einem defekten Anlagenteil eine Fehlerbehebung durchführen muß, ist es in den seltensten Fällen möglich, über einen PC auf Diagnoseinformationen zuzugreifen. Der normale Bürocomputer ist hierzu recht unhandlich, außerdem auch den rauhen Umweltbedingungen im Service nicht immer angepaßt. Einfacher und deutlich praktischer in der Handhabung sind hierbei mobile Telefone. Sie sind leicht, einfach zu handhaben und bei Servicetechnikern als Arbeitswerkzeug akzeptiert, da sie im normalen Dienstalltag beispielsweise zur Fehlerdiagnose per Telefon als Konferenzschaltung mit einem Diagnoseexperten Verwendung finden. Für ein solches Vorgehen wird jedoch ein Diagnoseexperte als Gesprächspartner benötigt, der die entsprechenden Hinweise während eines Telefongesprächs geben kann.For a service technician who has a fault on site with a defective system partremediation, it is rarely possible to use a PCaccess diagnostic information. The normal office computer is right for thisunwieldy, and not always the harsh environmental conditions in servicecustomized. Mobile are easier and much more practical to usePhones. They are light, easy to use, and as a service technicianbeitswerkzeug accepted, because in normal everyday work, for example, errorsDiagnosis by telephone as a conference call with a diagnosis expertfind. For such an approach, however, a diagnostic expert is called Gecall partner who needs the relevant information during a phone callcan give conversation.
Sprachein- und Ausgabe ist andererseits im Bereich von Personalcomputern zum Bedienen und Diktieren weit verbreitet. Diese Systeme verarbeiten die analogen Signale eines Mikrophons durch Digitalisierung und bilden hieraus Phoneme, welche mit dem zugehörigen Spracherkennungssystem bekannten Wörtern verglichen werden. Bei einer bestimmten Übereinstimmungsquote (Wahrscheinlichkeit) übergibt das Spracherkennungssystem das betreffende Wort an eine übergeordnete Anwendung oder führt ein Kommando auf dem Computer aus. Mit diesen Spracherkennungssystemen lassen sich auch Dialogsysteme, wie sie beispielsweise für die Bestellung von Fahrkarten Verwendung finden, ansteuern.Voice input and output is on the other hand in the area of personal computersOperation and dictation widely used. These systems process the analog SiSignals of a microphone through digitization and form phonemes from themwith the associated speech recognition system known words who comparedthe. Passes at a certain match rate (probability)the speech recognition system sends the word in question to a higher-level useror executes a command on the computer. With these speech skillsDialogue systems, such as those used for the Beposition of tickets, use them.
Davon ausgehend liegt der Erfindung die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren und ein zu seiner Durchführung geeignetes System anzugeben, das - ohne Zwischenschaltung eines menschlichen Diagnoseexperten - eine sprachgesteuerte Fehlerdiagnose im Anlagenservice ermöglicht.Proceeding from this, the object of the invention is a method and ato indicate suitable system for its implementation, which - without intermediate formworkof a human diagnosis expert - a voice-controlled fault diagnosisenabled in the plant service.
Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren zur sprachgesteuerten Fehlerdiagnose gelöst, das die im Anspruch 1 angegebenen Merkmale aufweist. Vorteilhafte Ausgestaltungen und ein entsprechendes System sind in weiteren Ansprüchen angegeben.This task is accomplished by a method for voice-controlled fault diagnosistriggers that has the features specified in claim 1. Advantageous AusgeEvents and a corresponding system are specified in further claims.
Mit der Erfindung wird demnach vorgeschlagen, insbesondere mittels Mobiltelefon eingegebene Sprachsignale durch Digitalisierung und Filterung vorzuverarbeiten und mit einem gespeicherten Sprachsatz zu vergleichen. Zu einer dabei erkannten Sprachsequenz wird eine passende Dialogsequenz ausgegeben. Die passende Dialogsequenz kann durch Vergleich mit gespeicherten Dialogsequenzen ermittelt, oder dynamisch aus Fehlermodellen generiert werden.The invention accordingly proposes, in particular using a mobile phonepreprocess input speech signals through digitization and filtering andto compare with a saved language sentence. To a recognized one A suitable dialogue sequence is output for the speech sequence. The right slidelog sequence can be determined by comparison with saved dialog sequences, orare generated dynamically from error models.
Eine weitere Beschreibung der Erfindung und deren Vorteile erfolgt nachstehend anhand eines in Zeichnungsfiguren dargestellten Ausführungsbeispiels.A further description of the invention and its advantages follows belowhand of an embodiment shown in drawing figures.
Es zeigt:It shows:
Fig. 1 ein System zur sprachgesteuerten Diagnose,Fig. 1 shows a system for voice-controlled diagnosis,
Fig. 2 das Verfahren zur sprachgesteuerten Diagnose,Fig. 2, the method for voice-controlled diagnosis,
Fig. 3 einen Sprachschatz,Fig. 3 shows a vocabulary,
Fig. 4 wie in einem hierarchischen Fehlermodell sprachgesteuert navigiert wird,Fig. 4 is navigated such as voice control in a hierarchical fault model,
Fig. 5 ein Fehlermodell in Prinzipdarstellung,Fig. 5 an error model in basic representation,
Fig. 6 die Struktur eines Fehlerbaums,Fig. 6 shows the structure of a fault tree,
Fig. 7 ein Fehlermodell für Ventilfehler, undFig. 7 is a fault model for valve failure, and
Fig. 8 beispielhaft die Instanz eines Fehlermodells in XML.Fig. 8 shows the instance of example an error model in XML.
Fig. 1 zeigt ein System1 zur sprachgesteuerten Diagnose auf der Basis hierarchischer Fehlermodelle im XML-Format. Das System1 enthält eine Ein/Ausgabe-Einrichtung10, eine Datenverarbeitungseinrichtung20 zur Sprachverarbeitung, sowie Datenspeicher30. Die Ein/Ausgabe-Einrichtung10 enthält eine Spracheingabe-Einrichtung11 und eine Sprachausgabe-Einrichtung12. Die Datenverarbeitungseinrichtung20 enthält eine Spracherkennungs-Engine21, eine Dialog-Engine22 und einen Sprachschatz-Generator23. Im Datenspeicher oder den Datenspeichern30 sind ein Sprachschatz31, Dialogsequenzen32 und Fehlermodelle33 gespeichert oder speicherbar.Fig. 1 shows a system1 for voice-controlled diagnosis on the basis of hierarchical error models in XML format. The system1 contains an input / output device10 , a data processing device20 for speech processing, such as data storage30 . The input / output device10 includes a voice input device11 and a voice output device12 . The data processing device20 contains a speech recognition engine21 , a dialog engine22 and a vocabulary generator23 . A vocabulary of words31 , dialog sequences32 and error models33 are stored or can be stored in the data store or the data stores30 .
InFig. 1 ist der mögliche Informationsfluß durch Pfeile mit ausgezogenen Linien dargestellt, mögliche Datenzugriffe durch Pfeile mit gestrichelten Linien. Daraus ist ersichtlich, daß die Spracheingabe-Einrichtung11 dafür eingerichtet ist, analoge Sprachsignale an die Spracherkennungs-Engine21 zu übermitteln. Die Spracherkennungs-Engine21 digitalisiert und filtert die Signale und vergleicht die so vorverarbeiteten Sprachsignale mit dem Sprachschatz31. Die Spracherkennungs-Engine21 gibt eine dabei erkannte Sprachsequenz an die Dialog-Engine22 weiter. Die Dialog-Engine22 ordnet die Sprachsequenz einer Dialogsequenz aus den Dialogsequenzen32 zu und gibt die gefundene passende Dialogsequenz zur Sprachausgabe-Einrichtung12. Die Dialog-Engine22 ist dafür eingerichtet, aus den Fehlermodellen33 dynamisch Dialogsequenzen zu erzeugen. Der Spracherkennungsgenerator23 erzeugt unter Zugriff auf das Fehlermodell33 einen ergänzenden Sprachschatz und fügt ihn dem gespeicherten Sprachsatz31 hinzu.InFig. 1 the possible flow of information is represented by arrows with solid lines, possible data accesses by arrows with dashed lines. From this it is clear that the speech input device11 is set up to transmit analog speech signals to the speech recognition engine21 . The speech recognition engine21 digitizes and filters the signals and compares the speech signals processed in this way with the speech treasure31 . The speech recognition engine21 forwards a recognized speech sequence to the dialog engine22 . The dialog engine22 assigns the speech sequence to a dialog sequence from the dialog sequences32 and passes the matching dialog sequence found to the speech output device12 . The dialog engine22 is set up to dynamically generate dialog sequences from the error models33 . The speech recognition generator23 generates a supplementary vocabulary by accessing the error model33 and adds it to the stored speech set31 .
InFig. 2 ist das Verfahren zur sprachgesteuerten Diagnose auf Basis hierarchischer Fehlermodelle in XML, und damit die Arbeitsweise der inFig. 1 gezeigten Einrichtung dargestellt. In Schritt100 werden die von der Spracheingabe11 bereitgestellten analogen Sprachsignale vorverarbeitet und analysiert. Die Signalsequenzen werden mit dem Sprachschatz31 verglichen. Ein Sprachschatz ist inFig. 3 beispielhaft dargestellt. Eine aus dem Sprachschatz31 erkannte Sprachsequenz wird in Schritt200 weiter verarbeitet.FIG. 2 shows the method for voice-controlled diagnosis based on hierarchical error models in XML, and thus the mode of operation of the device shown inFIG. 1. In step100 , the analog voice signals provided by voice input11 are preprocessed and analyzed. The signal sequences are compared with the vocabulary31 . A vocabulary is exemplified inFig. 3. A speech sequence recognized from the vocabulary31 is processed further in step200 .
In Schritt200 wird die Sprachsequenz mit den Dialogsequenzen32 verglichen, mit dem Ziel, eine passende Dialogsequenz für die weitere Verarbeitung zu ermitteln. Die Dialogsequenzen32 umfassen, wie anhand derFig. 4 noch erläutert wird, jeweils die Struktur (Ablaufsequenz) des Dialoges und sämtliche statischen Anteile.In step200 , the speech sequence is compared with the dialog sequences32 with the aim of determining a suitable dialog sequence for further processing. As will be explained with reference toFIG. 4, the dialog sequences32 each comprise the structure (sequence sequence) of the dialog and all static components.
In Schritt300 wird von der Dialog-Engine22 geprüft, ob die auszugebende Dialogsequenz als eine der statischen Dialogsequenzen32 vorliegt, oder ob die Ausgabe dynamisch aus dem Fehlermodell33 generiert werden muß (siehe hierzu auchFig. 4). liegt eine Dialogsequenz vor, erfolgt ihre Ausgabe durch die Sprachausgabe12, und es geht weiter mit Schritt100. Stellt dagegen die Dialog-Engine22 fest, daß die passende Dialogsequenz dynamisch aus dem Fehlermodell33 generiert werden muß, erfolgt Schritt400.In step300 , the dialog engine22 checks whether the dialog sequence to be output is present as one of the static dialog sequences32 , or whether the output must be generated dynamically from the error model33 (see alsoFIG. 4). if there is a dialogue sequence, it is output by voice output12 and the process continues with step100 . If, on the other hand, the dialog engine22 determines that the appropriate dialog sequence must be generated dynamically from the error model33 , step400 takes place.
In Schritt400 fokusiert die Dialog-Engine22 anhand der gesprochenen Anweisung im Fehlermodell33 auf eine bestimmte Datenmenge. Eine solche Datenmenge besteht aus einem Fehlermodell, das eine Beschreibung eines Fehlerereignisses und zugehörige Fehlerhypothesen enthält (sieheFig. 6 undFig. 7). Aus den Bezeichnungen der Fehlerhypothesen wird der Sprachschatz generiert und im Speicher für den Sprachschatz31 gespeichert. Der gezielte Zugriff auf Inhalte in den XML-basierten Fehlermodelle ist möglich, da die Information bezüglich Inhalt und Struktur leicht verarbeitbar beschrieben ist. Dieser Sachverhalt wird ausFig. 8 deutlich.In step400, the dialog engine22 uses the spoken instruction in the error model33 to focus on a specific amount of data. Such amount of data be available from a fault model that contains a description of a fault event and associated fault hypotheses (seeFIG. 6 andFIG. 7). The vocabulary of words is generated from the names of the error hypotheses and stored in the memory for the vocabulary31 . The targeted access to content in the XML-based error models is possible, since the information regarding content and structure is described so that it is easy to process. This fact is clear fromFig. 8.
In Schritt500 erzeugt die Dialog-Engine22 aus der im Schritt400 ermittelten Datenmenge die auszugebende Dialogsequenz. Ausgegeben werden beispielsweise die Bezeichnungen der gefundenen Hypothesen (vgl. auchFig. 4 undFig. 7). Danach erfolgt erneut Schritt100 zur Fortsetzung des Dialogs.In step500 , the dialog engine22 generates the dialog sequence to be output from the amount of data determined in step400 . Are output, for example, the names of the found hypothesis (see. AlsoFig. 4 andFig. 7). Then after step100 again to continue the dialog.
Fig. 3 zeigt beispielhaft einen Sprachschatz31, der Bezeichnungen der Hypothesen des inFig. 7 gezeigten Fehlermodells enthält. Die Dialog-Engine22 hat diesen Sprachschatz in Schritt400 aus den XML-Daten dynamisch erzeugt und im Speicher für den Sprachschatz31 gespeichert.FIG. 3 shows, by way of example, a vocabulary31 which contains descriptions of the hypotheses of the error model shown inFIG. 7. The dialog engine22 generated this vocabulary dynamically from the XML data in step400 and stored it in the memory for the vocabulary31 .
Fig. 4 zeigt, wie in dem hierarchischen Fehlermodell33 sprachgesteuert navigiert wird (vergl. hierzu auchFig. 5, 6 und 7). Für die Navigation stehen in Abhängigkeit des Sprachdialogs mit den Sprachausgaben321,322,323, verschiedene Standard-Sprachmodelle312 zur Verfügung, die jeweils um spezifisch generierte Sprachmodelle311,313 erweitert werden. Übergeordnete Begriffe können den Standard-Sprachmodellen312 entnommen werden; dabei haben diese die Aufgabe die Navigation zu erleichtern oder zu erläutern. So steht im dargestellten Beispiel zu jedem Zeitpunkt eine Hilfefunktion über das Wort "Hilfe" zur Verfügung; oder der Begriff "Wiederholen" bewirkt, daß das System die zuletzt genannte Frage wiederholt. "Zurück" bewirkt die Navigation zum letzten Dialog, "weiter" die Navigation zum Folgedialog. "Wo bin ich" gibt die Hierarchie im Fehlermodell an, "Alle vorlesen" bewirkt dass alle alternativen Begriffe gleicher Ebene dem Benutzer vorgelesen werden.FIG. 4 shows how navigation in the hierarchical error model33 is voice-controlled (cf. alsoFIGS. 5, 6 and 7). Depending on the speech dialog with speech outputs321 ,322 ,323 , various standard speech models312 are available for navigation, each of which is expanded by specifically generated speech models311 ,313 . Higher-level terms can be found in the standard language models312 ; they have the task of facilitating or explaining the navigation. In the example shown, a help function is available at any time via the word "help"; or the term "repeat" causes the system to repeat the latter question. "Back" causes the navigation to the last dialog, "Next" navigation to the next dialog. "Where am I" indicates the hierarchy in the error model, "Read all" means that all alternative terms on the same level are read out to the user.
Weitere allgemeingültige Navigationshilfen sind an dieser Stelle möglich um zum Beispiel schnell von einem Ort des Fehlermodells an einen Ort eines anderen Fehlermodells zu navigieren.Further general navigation aids are possible at this point toExample quickly from one location of the fault model to a location of another faultto navigate the model.
Die Navigation in und zwischen Fehlermodellen wird an Hand eines inFig. 7 gezeigten Beispiels erläutert. Der Sprachdialog beginnt mit der Auswahl eines Fehlermodells. Im Beispiel könnte diese lauten: "Ventilfehler", "Lagerfehler" oder "Hydraulikfehler". Alle alternativen Fehlermodelle werden dabei vom System vorgelesen. Der verfügbare Sprachschatz besteht jeweils aus den übergeordneten Begriffen312 (Fig. 4), sowie den individuellen Schlüsselworten311 des Dialogs. Weiterhin kann während des Vorlesens ein Begriff mit dem Schlüsselwort "wählen" ausgewählt werden. Im Beispiel gemäßFig. 4 entscheidet sich der Benutzer für den Bergriff Ventilfehler. Der Dialog verzweigt nun in das Fehlermodell Ventilfehler.The navigation in and between error models is explained using an example shown inFIG. 7. The voice dialog begins with the selection of an error model. In the example, this could be: "valve error", "bearing error" or "hydraulic error". All alternative error models are read out by the system. The available vocabulary consists of the higher-level terms312 (FIG. 4) and the individual keywords311 of the dialog. Furthermore, a term with the keyword "choose" can be selected during the reading. In the example according toFIG. 4, the user decides to use valve errors. The dialog now branches to the error model valve error.
Da es sich um XML basierte Fehlermodelle handelt, wie inFig. 8 beispielhaft beschrieben, können die für den weiteren Dialog erforderlichen Informationen zur Navigation und Position aus den vorhandenen Modellen extrahiert werden. Die so gewonnenen Daten werden von der Dialog-Engine22 ausgewertet und gruppiert, so daß sie in die Lage versetzt wird, eine neue Hierarchieebene zu bilden, in die der Benutzer verzweigt wird, im Beispiel aus den verschiedenen Fehlerhypothesen bestehend. Gleichzeitig werden auch alle für die Spracherkennung wesentlichen Daten gesammelt und dem Sprachschatz zur Generierung eines aktuellen Sprachmodells zugeführt. Der Umgang mit den gefundenen XML Strukturen und den zugehörigen Dialogsequenzen wird ebenfalls aus den vorhandenen Fehlermodell-Merkmalen extrahiert. So entstehen die verschiedenen, im Beispiel vorgestellten Dialogarten, bzw. Sprachausgaben321,322 und323.Since XML-based error models are involved, as described by way of example inFIG. 8, the information relating to navigation and position required for the further dialog can be extracted from the existing models. The data obtained in this way are evaluated and grouped by the dialog engine22 so that it is able to form a new hierarchical level into which the user is branched, in the example consisting of the various error hypotheses. At the same time, all the data essential for speech recognition are also collected and fed to the language treasure to generate a current language model. The handling of the XML structures found and the associated dialog sequences is also extracted from the existing error model features. This is how the various dialog types or speech outputs321 ,322 and323 presented in the example are created.
Im Beispiel gemäßFig. 4 verzweigt die Dialog-Engine in das Fehlermodell Ventilfehler, wobei dem Benutzer alle alternativen Hypothesen322 vorgesprochen werden. Wiederum stehen ihm die aus den XML Modellen extrahierten Schlüsselworte für seine Entscheidung zur Verfügung: "Installationsfehler", "Überlast", "Dichtung undicht", "Falsches Medium" und "Verschmutzung", sowie der Begriff "prüfen". Im Beispiel entscheidet sich der Benutzer für die Alternative "Dichtung undicht". Die Dialog-Engine extrahiert auch hier aus den Fehlermodellen den weiteren Fortgang des Benutzerdialogs und verzweigt an dieser Stelle zu einer Checkliste323, mit welcher der Benutzer die ausgewählte Hypothese prüfen kann. Ihm wird die Checkliste323 vorgelesen und er kann die entsprechenden Bauteile gemäß der Checkliste kontrollieren. Zur besseren Handhabung kann der Dialog nach jedem Checkpunkt stoppen und auf ein "weiter" Kommando warten. Teilweise kommt es vor, daß Fehlermodelle weitere Fehlermodelle referenzieren, wieFig. 6 zeigt. Im Beispiel derFig. 7 wird auf ein Fehlermodell mit Namen "Dichtungsfehler" verwiesen. Dies bringt der Dialog dadurch zum Ausdruck, daß er eine Alternative mit: "tiefere Diagnose möglich: Dichtungsfehler" als Auswahl anbietet. Nennt der Benutzer den jeweiligen Fehlermodellnamen, beispielsweise "Dichtungsfehler", beginnt das System mit der Sprachausgabe321, d. h. mit einer erneuten Dialogaufnahme.In the example according toFIG. 4, the dialog engine branches into the valve fault error model, with all alternative hypotheses322 being spoken to the user. Again, the keywords extracted from the XML models are available for his decision: "Installation error", "Overload", "Seal not tight", "Wrong medium" and "Contamination", as well as the term "Check". In the example, the user opts for the alternative "seal leaking". Here too, the dialog engine extracts the further progress of the user dialog from the error models and at this point branches to a checklist323 with which the user can test the selected hypothesis. The checklist323 is read to him and he can check the corresponding components according to the checklist. For better handling, the dialog can stop after each checkpoint and wait for a "next" command. It sometimes happens that error models reference further error models, as shown inFIG. 6. In the example inFIG. 7, reference is made to an error model with the name "sealing error". The dialogue expresses this by offering an alternative with: "Deeper diagnosis possible: sealing error" as a selection. If the user names the respective fault model, for example "sealing fault", the system starts with the speech output321 , ie with a renewed dialog recording.
Fig. 5 zeigt als Prinzipdarstellung ein Fehlermodell33. Die oberste Ebene beinhaltet das Prozeßmodell mit mehreren Prozeßschritten. Jeder Prozeßschritt kann in weitere Prozeßschritte untergliedert werden. Zu jedem Prozeßschritt gibt es Fehlerereignisse und kritische Komponenten mit zugeordnetem Fehlerbaum. Die Knoten eines Fehlerbaumes repräsentieren Fehlerhypothesen. Wesentlicher inhaltlicher Bestandteil einer Fehlerhypothese ist eine Checkliste zur Verifikation. Die Inhalte einer Fehlerhypothese sind inFig. 7 beispielhaft angegebenFig. 5 shows a schematic diagram of an error Modell33. The top level contains the process model with several process steps. Each process step can be divided into further process steps. For each process step there are error events and critical components with an assigned error tree. The nodes of an error tree represent error hypotheses. A checklist for verification is an essential part of the content of an error hypothesis. The contents of an error hypothesis are given by way of example inFIG. 7
Fig. 6 zeigt die Struktur eines Fehlerbaums. Das Modell hat einen hierarchischen Aufbau und besteht in der einfachsten Ausprägung aus zwei Ebenen. Die oberste Ebene repräsentiert das Fehlerereignis. Einem Fehlerereignis können mehrere Fehlerhypothesen unterlagert sein. Die logische Abhängigkeit kann folgendermaßen formuliert werden: Ein oder mehrere Fehlerhypothesen können Ursache für das Fehlerereignis sein. Fehlerereignis und Fehlerhypothese haben eine ähnliche inhaltliche Beschreibung. Die Fehlerhypothese kann zur tiefergehenden Analyse auf andere Fehlermodelle verweisen, d. h. ein Fehlerbaum kann sich aus mehreren Teilbäumen zusammensetzen. Die Verbindung wird durch das Attribut Fehlerbaumreferenz hergestellt.Fig. 6 shows the structure of a fault tree. The model has a hierarchical structure and consists of two levels in its simplest form. The top level represents the error event. Several error hypotheses can be subordinate to an error event. The logical dependency can be formulated as follows: One or more error hypotheses can be the cause of the error event. Fault event and fault hypothesis have a similar content description. The error hypothesis can refer to other error models for in-depth analysis, ie an error tree can consist of several subtrees. The connection is established using the error tree reference attribute.
Fig. 7 zeigt ein Fehlermodell für Ventilfehler. Die Hypothesen für das Fehlerereignis Ventilfehler sind: Installationsfehler, Überlast, Dichtung undicht, falsches Medium und Verschmutzung. Die Hypothese "Dichtung undicht" ist inhaltlich näher beschrieben.Fig. 7 illustrates an error model for valve faults. The hypotheses for the valve fault event are: installation errors, overload, seal leaking, wrong medium and contamination. The hypothesis "seal leaking" is described in more detail.
Sie besteht im Wesentlichen aus einer Verifikationscheckliste mit den Diagnosekriterien: Leckage, zerstörte Dichtungselemente, falsches Dichtungselement und Dichtungssitz beschädigt. Zum Verifizieren dieser Hypothese kann mit Hilfe der Fehlerbaumreferenz das Fehlermodell für Dichtungsfehler herangezogen werden.It essentially consists of a verification checklist with the diagnostic criteriarien: Leakage, destroyed sealing elements, wrong sealing element and youseat damaged. The error can be used to verify this hypothesistree reference, the failure model for sealing failures can be used.
Fig. 8 zeigt beispielhaft die Instanz eines Fehlermodells in XML. Sämtliche Typen beginnen mit dem Prefix rca, gefolgt von all für Attribut oder elt für Element. Danach folgt eine kurze Beschreibung des anwendungsspezifischen Kontextes, wie beispielsweise 'Fehlerhypothese'. Die inhaltliche Bestandteile stehen entsprechend der XML-Syntax in Hochkomma. Da die Inhalte entsprechend ihres Kontextes beschrieben sind, können XML-Daten auf einfache Weise verarbeitet werden.Fig. 8 the instance exemplifies an error model in XML. All types begin with the prefix rca, followed by all for attribute or elt for element. This is followed by a brief description of the application-specific context, such as in the case of an 'error hypothesis'. The content components are in single quotes in accordance with the XML syntax. Since the content is described according to its context, XML data can be processed easily.
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| DE2001104902DE10104902A1 (en) | 2001-02-03 | 2001-02-03 | Voice-controled fault diagnosis involves comparing input speech signals with stored voice file, passing recognized speech sequence to dialog engine, which outputs matching dialog sequence |
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| DE2001104902DE10104902A1 (en) | 2001-02-03 | 2001-02-03 | Voice-controled fault diagnosis involves comparing input speech signals with stored voice file, passing recognized speech sequence to dialog engine, which outputs matching dialog sequence |
| Publication Number | Publication Date |
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| DE10104902A1true DE10104902A1 (en) | 2002-08-08 |
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| DE2001104902WithdrawnDE10104902A1 (en) | 2001-02-03 | 2001-02-03 | Voice-controled fault diagnosis involves comparing input speech signals with stored voice file, passing recognized speech sequence to dialog engine, which outputs matching dialog sequence |
| Country | Link |
|---|---|
| DE (1) | DE10104902A1 (en) |
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2009052913A1 (en)* | 2007-10-19 | 2009-04-30 | Daimler Ag | Method and device for testing an object |
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE19709518C1 (en)* | 1997-03-10 | 1998-03-05 | Daimler Benz Aerospace Ag | Speech entering method as motor vehicle destination address in real time |
| US5924069A (en)* | 1997-01-30 | 1999-07-13 | Lucent Technologies Inc. | Voice-control integrated field support data communications system for maintenance, repair and emergency services |
| DE19801751A1 (en)* | 1998-01-20 | 1999-07-22 | T Angewandte System Technik Ma | System for control or operation of sensors and switches or appliances using acoustic or modulated signals with at least one microphone for reception and further communication of acoustic and/or spoken commands |
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5924069A (en)* | 1997-01-30 | 1999-07-13 | Lucent Technologies Inc. | Voice-control integrated field support data communications system for maintenance, repair and emergency services |
| DE19709518C1 (en)* | 1997-03-10 | 1998-03-05 | Daimler Benz Aerospace Ag | Speech entering method as motor vehicle destination address in real time |
| DE19801751A1 (en)* | 1998-01-20 | 1999-07-22 | T Angewandte System Technik Ma | System for control or operation of sensors and switches or appliances using acoustic or modulated signals with at least one microphone for reception and further communication of acoustic and/or spoken commands |
| Title |
|---|
| JP 01278161 A.,In: Patent Abstracts of Japan* |
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2009052913A1 (en)* | 2007-10-19 | 2009-04-30 | Daimler Ag | Method and device for testing an object |
| DE102007050127A1 (en) | 2007-10-19 | 2009-04-30 | Daimler Ag | Method and device for testing an object |
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP1303797B1 (en) | System for support of an error cause analysis | |
| DE60005326T2 (en) | DETECTION UNITS WITH COMPLEMENTARY LANGUAGE MODELS | |
| DE60004862T2 (en) | AUTOMATICALLY DETERMINING THE ACCURACY OF A SPEECH DICTIONARY IN A VOICE RECOGNITION SYSTEM | |
| DE19615693C1 (en) | Device and method for action determination | |
| EP0702353B1 (en) | System and method for outputting synthetic speech in response to input speech signals | |
| DE60017457T2 (en) | PROCEDURE FOR ISOLATING AN ERROR IN ERROR MESSAGES | |
| EP1307816A1 (en) | System for determining error causes | |
| EP1273003B1 (en) | Method and device for the determination of prosodic markers | |
| WO2005111752A1 (en) | Knowledge-based diagnostic system for a complex technical system, comprising two separate knowledge bases for processing technical system data and customer complaints | |
| DE19847419A1 (en) | Procedure for the automatic recognition of a spoken utterance | |
| DE102009017176A1 (en) | Navigation arrangement for a motor vehicle | |
| DE10348591A1 (en) | Automatically identifying a program error in a computer program | |
| DE10297333T5 (en) | Chart parsing using condensed grammar representations | |
| DE60207217T2 (en) | PROCEDURE FOR ENABLING THE LANGUAGE INTERACTION WITH ONE INTERNET PAGE | |
| DE4305522C2 (en) | Device for computer-aided diagnosis of a technical system consisting of modules | |
| EP0836175A2 (en) | Process and apparatus for the deduct from at least a sequence of words of a speech signal | |
| EP1035707A2 (en) | Method, generation modul, server, control modul and storing device for creating validation rules | |
| DE602005000308T2 (en) | Device for voice-controlled applications | |
| DE60002455T2 (en) | METHOD AND DEVICE FOR AUTOMATIC SOFTWARE TESTING | |
| DE19960048A1 (en) | Start condition processing method for computer workflow management system evaluates correctness of control links for each process activity and verifies time interval conditions | |
| EP0987682A2 (en) | Method for adapting linguistic language models | |
| EP3152753A1 (en) | Assistance system that can be controlled by means of voice inputs, having a functional device and a plurality of voice recognition modules | |
| WO2002008951A1 (en) | System and method for generating an xml-based error model | |
| DE10104902A1 (en) | Voice-controled fault diagnosis involves comparing input speech signals with stored voice file, passing recognized speech sequence to dialog engine, which outputs matching dialog sequence | |
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