ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВОГО ПОДХОДА ДЛЯ ДИАГНОСТИКА ДВИГАТЕЛЯ ВНУТРЕННЕГО СГОРАНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ
Аннотация
Работа посвящена проблеме диагностирования двигателя внутреннего сгорания транспортных средств эта проблема сейчас наиболее актуально из-за постоянного роста автопарка и ужесточения требований к безопасной эксплуатации. Своевременный и точ- ный контроль состояния двигателя внутреннего сгорания способен предотвратить выход из строя целых узлов транспортного средства, а также избежать таких серьезных по- следствий как дорожно-транспортное происшествие. С появлением современных техноло- гий давно известный метод оценки состояния двигателя по звуку может стать самым передовым, поскольку исключается человеческий фактор, для обработки сигнала применя- ется вычислительная техника анализ звукового спектра в которой осуществляется с по- мощью искусственных нейронных сетей. Применение искусственных нейронных сетей для анализа звукового спектра нашло применение в распознавание речи и для диагностики забо- леваний дыхательной системы. В статье рассмотрена неисправность одного из основных узлов двигателя внутреннего сгорания – подшипника. Представлены все возможные виды неисправностей подшипников и причины, по которым они возникают. Перечислены узлы и механизмы двигателя внутреннего сгорания в которых применяются подшипники. Описан алгоритм экспериментальной части. Выполнен эксперимент, включающий в себя преобра- зование полученных звуковых сигналов в спектрограммы и извлечение признаков с помощью которых выполняется классификация. Выполненная экспериментальная часть доказала возможность диагностирования двигателя внутреннего сгорания с применением искусст- венных нейронных сетей. Научная новизна состоит в том, что процесс диагностики ста- новится автоматизированным, все звуки, снятые датчиками, обрабатывается в ЭВМ или в перспективе в специальном сканере, на дисплей выводится информация о состоянии тех или иных узлов, в отличие от традиционных методов где диагностика осуществляется визуально или на слух. Таким образом повышается точность диагностики и снижается общая трудоемкость за счет исключения частичной или полной разборки двигателя.
