ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВОГО ПОДХОДА ДЛЯ ДИАГНОСТИКА ДВИГАТЕЛЯ ВНУТРЕННЕГО СГОРАНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ
Ключевые слова:
Двигатель внутреннего сгорания, диагностика, звук, искусственная нейронная сетьАннотация
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.
