Автобиография Библиотека Перечень ссылок Отчет о поиске Индивидуальное задание

Реферат
по теме магистерской работы
«Экспертная система диагностики перебоев в работе двигателя внутреннего сгорания»

Введение

   Электрооборудование автомобиля в настоящее время представляет собой очень сложную систему, включающую более ста изделий, и составляет около 30% от стоимости автомобиля. В современных автомобилях много "интеллектуальных" наворотов. Датчики парковки и дождя, автозатемнение зеркал, распознавание наличия пассажиров препятствий и подобные функции часто можно встретить в списках комплектаций у автодиллеров. Применение но¬вейших достижении электроники и микропроцессорной техники способствовало разработке компьютерных систем диагностики для нахождения неполадок в работе автомобиля, в том числе и двигателя. Но т.к. компьютерные системы диагностики, не всегда выдают верные результаты анализа диагностики и ответ для решений определенной проблемы. Поэтому анализом проблемы в работе автомобиля и нахождения решения, занимается сам механик, который должен иметь не малый объем знаний, чтобы разобраться в полученных данных и найти верное решение для устранения проблемы, на что уходит немало времени и сил. Для создания более лучшей компьютерной системы диагностики автомобилей и совершенствование компьютерных систем занимается немало ученых, тем самым стараясь повысить рейтинг концепта автомобильной марки на Мировом рынке и делая шаг в будущее авто-компьютеризации.

   Предлагается компьютерная система диагностики, проводящая обработку и анализ полученных данных из датчиков автомобиля, для нахождении проблемы в работе двигателя ЗМЗ - 406, а так же определяющая дальнейшие поломки в связи с не принятыми решения предлагаемые системой.

1 Актуальность темы

   К техническому совершенству двигателей внутреннего сгорания (ДВС), в первую очередь автомобильных, в последние время предъявляются все возрастающие требования, в том числе по надежности в процессе эксплуатации. Эффективным путем обеспечения надежности является систематический контроль технического состояния ДВС.
Диагностика технического состояния двигателей в процессе эксплуатации обеспечивает, с одной стороны, надежность и безотказность работы за счет своевременного технического обслуживания и ремонта и, с другой стороны, обеспечивает полную реализацию ресурса узлов ДВС, что способствует снижению затрат, повышению экономических и экологических показателей ДВС.
Диагностирование позволяет своевременно осуществлять необходимые регулировки систем и узлов ДВС, при которых эксплуатационные показатели будут соответствовать требуемому уровню, а также позволяет контролировать качество сборки и ремонта силовых агрегатов.

2 ОБЗОР ИССЛЕДОВАНИЙ И РАЗРАБОТОК ПО ТЕМЕ

   1) Обнаружение ошибок в ДВС использование нечеткой логики
   В этом исследовании базировалась дополнительная нечеткая логика, система обнаружения ошибок была развита, чтобы диагностировать ошибки двигателя внутреннего сгорания и система, включенная с машинным испытательным стендом. Входные переменные нечеткого логического классификатора были приобретены через карту получения и накопления данных и РТС 232 порта. Основа правила этой системы была развита, рассматривая теоретическое знание, опытное знание, 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.

   2) Использование нейронно-сетевых моделей при виброакустической диагностике ДВС (на примере диагностики кулачкового ГРМ). [10]    Целью работы является создание метода диагностирования, на примере оценки состояния теплового зазора в газораспределительном механизме (ГРМ), основанного на применении нейронно-сетевых моделей для анализа спектра вибраций корпусных деталей двигателя.

   Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие задачи:

1. Провести теоретические исследования особенностей возбуждения и распространения вибраций по корпусу ДВС для выяснения возможностей диагностирования состояния ГРМ на основе анализа спектра вибраций блока цилиндров двигателя.
2. Изучить возможности применения нейронно-сетевых моделей для получения диагностической информации о состоянии теплового зазора в ГРМ путем анализа спектра вибраций блока цилиндров.
3. Определить требуемую структуру нейронно-сетевой модели для анализа спектра вибраций, обеспечивающую после обучения получение достоверной диагностической информации.
4. Создать экспериментальную установку, разработать методику и провести экспериментальное исследование спектров вибрации блока цилиндров ДВС с целью выявления влияния на них изменения технического состояния узлов двигателя (на примере ГРМ). Собрать банк данных о спектрах вибрации ДВС при нормальных и увеличенных тепловых зазорах в ГРМ.
5. Осуществить программную реализацию нейронно-сетевой модели, ее обучение и на этой основе показать эффективность применения нейросетей для виброакустической диагностики двигателя на примере диагностирования теплового зазора в ГРМ.
6. Оценить перспективность применения разработанных методов в системах бортовой диагностики.

   Показана эффективность применения нейронно-сетевых моделей для диагностики состояния узлов и деталей ДВС на основе анализа данных о вибрациях блока цилиндров.
    Определена структура нейронно-сетевых моделей, обеспечивающая получение достоверной диагностической информации о состоянии теплового зазора в ГРМ. Обоснована и подтверждена возможность получения диагностической информации на основе анализа спектра вибрации блока цилиндров без учета величины угла поворота коленчатого вала двигателя.

3 Характеристика объекта

   Описание 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

Влияющие факторы на работу ДВС

   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.

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

   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.

4 Элементы и методы системы

   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.
   Так же предполагается визуальный просмотр реальных и допустимых показаний в реальном времени (рисунок 3, 4).

Рисунок 3. Нормальный и деффектный показатель датчика частоты вращения коленчатого вала.

Рисунок 4 Нормированные и дефектные показания датчиков системы управления ДВС
(Анимационный рисунок содержащий 8 кадров, задержка между кадрами 1,5 секунды
и задержка последнего кадра на 5 секунд, объем анимации 152 КБ)

   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.

Вывод

   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.

Данный сайт был разработан втечение написания магистерской работы, поэтому в автореферате будут отсутствуют конечные результаты.

ПЕРЕЧЕНЬ ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. http://ru.wikipedia.org/ - свободная, общедоступная, многоязычная, универсальная интернет энциклопедия
2. http://arteg.ru/catalog/index.php?Lev2=24 – автосервисное диагностическое оборудование.
3. Гирявец А.К. Теория управления автомобильным бензиновым двигателем М. Стройиздат., 1997. 173 стр.
4. Пинский Ф.И., Давтян Р.И. Микропроцессорные системы управления автомобильным ДВС. Учебное пособие. – М.: Легион – Автодата, 2004. -136с.
5. Соснин Д.А., Яковлев В.Ф. Новейшие автомобильные электронные системы. – М.: СОЛОН-Пресс, 2005.
6. Акимов С.В., Чижков Ю.П. Электрооборудование автомобилей. Учебник для ВУЗов. – М.: ЗАО КЖИ «За рулем» 2004.
7. Диагностика электронных систем автомобилей приборами НПП «НТС». – Самара.:2007.
8. http://www.pawlin.com/content/view/43/16/ - статья "Искусственный интеллект в автомобилях"
9. А.А. Стоцкий Журнал «Приборы и системы, управление, контроль, диагностика.» 2008 №12 стр. 47
10. К.Ил. Лютин Использование нейронно-сетевых моделей при виброакустической диагностике ДВС (на примере диагностики кулачкового ГРМ). Автореферат. Волгоград – 2009

наверх

Автобиография Библиотека Перечень ссылок Отчет о поиске Индивидуальное задание