ПРОЕКТИРОВАНИЕ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ ПЕРЕБОЕВ В РАБОТЕ ДВИГАТЕЛЕЙ ВНУТРЕННЕГО СГОРАНИЯ


Авторы Кусакин В.О., Жукова Т.П.
Донецкий национальный технический университет г.Донецка
Кафедра автоматизированных систем управления
e-mail: kusakinvova@mail.ru

Источник: Материалы VI Всеукраинской научно-технической конференции студентов, аспрантов и молодых ученых «Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг»(ИУС и КМ) 2010г., том 2, разд. 6, стр. 80

Анотація
Жукова Т.П., Кусакин В.О. Проектирование экспертной системы для диагностики перебоев в работе двигателей внутреннего сгорания. В статье рассматривается вопрос использования системы диагностики для определения перебоев в работе двигателя внутреннего сгорания (ДВС) ЗМЗ - 406 и дальнейших неполадок.
Введение
Компьютерная диагностика автомобиля в настоящее время на равных востребована, как техническое обслуживание. Благодаря компьютерным системам станции техобслуживания способны обнаружить проблему в работе автомобиля за несколько минут. Данные системы имеют следующие преимущества: во-первых, ускоряют процесс проверки датчиков во время холостой работы двигателя. Во-вторых, более точно выявляют проблемы и не стабильности в работе автомобиля. В-третьих, прогнозирую будущей поломки. Подобные системы пользуются большим спросом и все чаще внедряются на СТО. Проектирование экспертной системы диагностики позволит более точно определить проблемы в работе ДВС.
Постановка задачи
Электрооборудование автомобиля в настоящее время представляет собой очень сложную систему, включающую более ста изделий, и составляет около 40% от стоимости автомобиля. В электросистему автомобиля включено немало датчиков и "интеллектуальных" систем. Датчики парковки и дождя, автозатемнение зеркал, распознавание наличия пассажиров и препятствий, подобные функции часто можно встретить в списках комплектаций у автодилеров. Применение но­вейших достижений электроники и микропроцессорной техники способствовало развитию автомобильной промышленности, а также разработке компьютерных систем диагностики. С помощью  компьютерной диагностики, можно провести полный технический осмотр автомобиля, все зависит от того насколько укомплектован высокотехнологическим оборудованием. Но т.к. большинство компьютерных систем диагностики,  выдают неверное решение о проблеме в работе ДВС из-за следующих причин: во-первых, не соответствие базы знаний о комплектации автомобиля, отсутствие полных данных или небольшая модернизация модели. Во-вторых, не предусмотренные условия окружающей среды, температуры и влажности воздуха, времени года. В связи с этим предлагается спроектировать экспертную систему диагностики  ДВС с использованием современных интеллектуальных методов.
Характеристика объекта
Для управления двигателем ЗМЗ – 406, построенная следующая электрическая система рис 1. Все элементы электрического управления двигателем играют немало важную роль, так как, например неверное переданное показание из датчика массового расхода воздуха в блок управления, может повлечь за собой отключение двигателя. В не рабочем состояние двигателя большинство элементов проверять бессмысленно, т.к. в комплексной работе они дают определенные технические показания, характерны для каждого двигателя. Поэтому очень важен вопрос диагностирования во время работы двигателя.

Рисунок 1. Электрическая схема комплексной микропроцессорной системы управления двигателем

1 – блок управления М 1.5.4 двигателем; 2 – датчик фазы; 3 – датчик частоты вращения и синхронизации; 4 – датчик положения дроссельной заслонки; 5 – датчик детонации; 6 – датчик массового расхода воздуха; 7 – датчик температуры охлаждающей жидкости; 8 – датчик температуры воздуха во впускной трубе; 9 – разъем диагностики; 10 – реле системы управления двигателем; 11 – реле топливного насоса; 12 – регулятор холостого хода; 13 – форсунка; 14 – катушка зажигания; 15 – свеча зажигания
Факторы влияющие на без перебойную работу двигателя
При получение показаний из датчиков электросистемы управления двигателем, можно определить текущую или предсказать возможную будущую проблему в работе ДВС (табл.1) [8].

 

Таблица 1. Факторы влияющие на работу ДВС и датчики с помощью которых определяют данную проблему.

Множество влияющих факторов Наименования датчиков, по показаниям, которых определяют проблему.
После старта, двигатель глохнет. Датчик массового расхода воздуха
Перегрев Датчик температуры охлаждающей жидкости
Перебой или отказ работы одного из цилиндров При последовательном отключение цилиндров, выходные данные из датчик фазы будут резко отличатся.
Попадание воды в топливный бак Датчик фазы
Двигатель не запускается Неисправен датчик положения коленчатого вала, нарушена его установка или обрыв в проводах, соединяющих датчик с контроллером.
Двигатель не развивает полную мощность и приемистость Неисправен датчик абсолютного давления. Контроллер не реагирует на изменение сигналов датчиков. Неисправны датчики температуры. Обрыв в проводах, соединяющих датчики с контроллером.

и подобных проблем  много, поэтому и внедряются датчики, чтобы более быстрее отследить существую проблему, препятствующую для нормальной работы двигателя. В связи с этим было проведено немало тестов вовремя работы ДВС, для установления нормальных показаний датчиков в разных условия тестирования (табл. 2).

Таблица 2 Допустимых показаний датчиков во время холостой работы ДВС

единица времени
датчик фазы датчик частоты вращения и синхронизации (норм) датчик положения дроссельной заслонки (норм) датчик детонации датчик массового расхода воздуха (норм) датчик температуры охлаждающей жидкости  (норм) датчик температуры воздуха во выпускной трубе (норм)
1 1 0 0 1 0 25 24
2 2 740 0 1 2 30 50
3 3 800 0 0 3 40 70
4 4 800 0 0 5 50 75
5 2 840 10 0 7 60 75
6 4 880 15 0 10 60 75
7 3 920 20 0 14 65 80
8 2 960 22 0 18 65 80
9 1 1000 24 0 23 65 80
10 4 1200 28 0 28 65 85
11 3 1400 50 0 30 70 85
12 2 1600 70 0 35 70 85
13 1 1800 75 0 40 70 90
14 1 2000 100 0 50 75 90
15 2 2200 90 0 45 75 90
16 4 2000 70 0 40 75 90
17 3 1600 50 0 35 80 90
18 1 1200 30 0 20 80 80
19 3 900 10 0 10 80 80
20 4 840 0 0 10 75 80

Используя компьютерную диагностику, можно определить расход топлива, объемом воздуха для обогащения топливно-горючей смеси, мощность двигателя при отключении одного из цилиндров, открытия дроссельной заслонки и т.д.
Задача диагностики технического состояния ДВС автомобиля
Одна из важнейших задач диагностики состоит в максимальной верности ответа на проблему в работе двигателя. А уж потом ценится время нахождения этого ответа и дальнейшее прогнозирование перебоев в работе ДВС.
      Существующие системы диагностики использующие интеллектуальные методы
Используя нечеткую логику, была создана система обнаружения ошибок ДВС. Основа правил этой системы было, развито используя теоретические, опытные знания и результаты эксперимента. Точность нечеткого логического классификатора была проверена экспериментальными исследованиями, которые были выполнены при различных условиях ошибки. Используя развитую систему обнаружения ошибок, десять общих ошибок, которые наблюдались во внутреннем двигателе внутреннего сгорания, были успешно диагностированы в режиме реального времени. С этими особенностями система могла легко использоваться для обнаружения ошибок в испытательных лабораториях и на семинарах обслуживания. [9]
Применение нейронной сети служило для разработки системы диагностики оценки состояния теплового зазора в газораспределительном механизме (ГРМ). Задача состояла в проверки состояния узлов и деталей ДВС на основе анализа данных о вибрациях блока цилиндров без учета, величины угла поворота коленчатого вала двигателя. [5]
Элементы и методы экспертной системы для диагностирования двигателя внутреннего сгорания.
Для верной работы экспертной компьютерной системы диагностики перебоев в работе двигателя внутреннего сгорания, будут использоваться:

  • нейронная сеть
  • база правил (БД ошибок в работе двигателя)

Нейронная сеть будет определять по входящим данным возможную проблему в работе двигателя, «опираясь» на данные в безе правил, а также диагностировать возможную будущую неполадку.
База правил представляет собой базу правил и нормированных значений при определенных условиях работы ДВС, которая будет использоваться нейронной сетью для анализа проблемы или обнаружения ее в будущем.
Место нейронной сети в данной системе.
Используя массив данных, передаваемый из датчиков за каждую единицу времени, можно провести анализ работы двигателя, обнаружив проблему и дальнейшую неполадку при не сходстве данных с базой правил.
Для этого создается нейронная сеть, в которой количество входных нейронов соответствует количеству входных массивов данных из датчиков, которые имеют связь с ДВС и влияют на его работу. Для нашей задачи будем использовать многослойную нейронную сеть (рис 2). На входной слой поступают данные с датчиков, в скрытом слое они обрабатываются совместно с базой правил, а  на выходном слое формируется решение – ошибка или проблема бесперебойной работы ДВС.

Рисунок 2. Схема многослойной нейронной сети

Где Х1 – Х7  массив данных из датчиков фазы, частоты вращения и синхронизации, положения дроссельной заслонки, детонации, массового расхода воздуха, температуры охлаждающей жидкости, температуры воздуха в выпускной трубе соответственно, а y1=f(s) и y2=f(s) результаты работы нейронной сети, о состояние ДВС после диагностики.
База знаний играет важную роль в работе системы, т.к. в ней будут храниться нормальные значения датчиков в определенных условиях работы, а также допустимую погрешность. В базе знаний будут храниться перечень поломок и неисправностей, которые будут использоваться для определения проблемы работы двигателя, которые будут использоваться нейронной сетью.
Заключение
Предлагаемый интеллектуальный метод будет использован в проектирование экспертной системы диагностики и анализа, текущих и будущих неполадок в работе ДВС автомобилей ГАЗ 3110 с конкретизированной комплектацией электросистемы управления двигателя.

Список литературы

  1. Акимов С.В., Чижков Ю.П. Электрооборудование автомобилей. Учебник для ВУЗов. – М.:     ЗАО КЖИ «За рулем» 2004.
  2. Диагностика электронных систем автомобилей приборами НПП «НТС». – Самара.:2007.
  3. http://www.pawlin.com/content/view/43/16/ - статья "Искусственный интеллект в автомобилях"
  4. А.А. Стоцкий Журнал «Приборы и системы, управление, контроль, диагностика.» 2008 №12 стр. 47
  5. К.Ил. Лютин Использование нейронно-сетевых моделей при виброакустической диагностике ДВС (на примере диагностики кулачкового ГРМ). Автореферат. Волгоград – 2009
  6. Гирявец А.К. Теория  управления автомобильным бензиновым двигателем М. Стройиздат., 1997. 173 стр.
  7. Пинский Ф.И., Давтян Р.И. Микропроцессорные системы управления автомобильным ДВС. Учебное пособие. – М.: Легион – Автодата, 2004. -136с.
  8. http://www.pajero.us/repair/63.shtml Система зажигания: контактная, бесконтактная, микропроцессорная (неисправности / причины)

наверх