Найти

Результаты поиска

• ВИБРОМОНИТОРИНГ ДВИГАТЕЛЯ ВНУТРЕННЕГО СГОРАНИЯ

  А.В. Логунов , А.Л. Береснев

  2022-01-31

  Аннотация ▼

  Работа посвящена проблеме диагностирования автомобильных двигателей внутрен-
  него сгорания. Проблема контроля состояния двигателей внутреннего сгорания сейчас
  наиболее актуально из-за увеличения числа автомобилей и ужесточения экологических
  требований. В работе рассмотрены последствия работы неисправного двигателя внут-
  реннего сгорания. Целью работы является обоснование выбора из существующих методов
  диагностики такого метода который способен помочь наиболее точно и быстро обнару-
  жить неисправность. Для этого в работе подробно рассмотрены современные средства
  диагностики, выделены принципы работы, достоинства и недостатки. С появлением со-
  временных технологий давно известный метод оценки состояния двигателей внутреннего
  сгорания по звуку может стать самым передовым, поскольку исключается человеческий
  фактор, для обработки сигнала применяется вычислительная техника анализ звукового
  спектра в которой осуществляется с помощью искусственных нейронных сетей. Примене-
  ние искусственных нейронных сетей для анализа звукового спектра нашло применение в
  распознавание речи и для диагностики заболеваний дыхательной системы. В статье рас-
  смотрены механизмы, которые способны генерировать звуковые сигналы во время работы
  двигателя внутреннего сгорания, некоторые из них фазированы т.е. привязаны к рабочим
  тактам, некоторые не фазированы. Предложенный способ диагностики позволяет выде-
  лить «полезные» звуки из общего числа шумов двигателя, после сравнительного анализа
  указать на узел звук которого отличается от эталонного, исправного. Научная новизна
  состоит в том, что процесс диагностики становится автоматизированным, все звуки,
  снятые датчиками, обрабатывается в ЭВМ или специальном сканере, на дисплей выводит-
  ся 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.

• ПРОСТРАНСТВЕННОЕ РАЗДЕЛЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ В САМОЛЕТНОМ ПЕРЕГОВОРНОМ УСТРОЙСТВЕ

  В.Н. Носуленко , И.А. Басюл , Е.Ю. Зыбин , М.А. Леликов

  2022-03-02

  Аннотация ▼

  Представлены некоторые результаты исследований, направленных на разработку
  человеко-машинных интерфейсов, учитывающих мультимодальный характер человеческо-
  го восприятия, для использования в бортовом оборудовании воздушного судна. В частно-
  сти, речь идет о возможности более широкого применения звуковых каналов для ввода и
  вывода информации. Преимущества звуковых интерфейсов по отношению к зрительным и
  тактильным заключаются, прежде всего, в отсутствии необходимости направленного
  внимания пилота, в возможности создавать слуховые объекты в трехмерном простран-
  стве и указывать направление на несколько разных объектов одновременно. В эксперимен-
  тах были протестированы возможности пространственного разделения речевых инфор-
  мационных потоков в самолетном переговорном устройстве в ситуациях, когда уровень
  помехи существенно превышал уровень целевого речевого сообщения. Оценивались показа-
  тели распознавания целевого сообщения на фоне двух типов звуковой помехи: звук другого
  речевого сообщения и шум авиационного двигателя. Результаты показали, что простран-
  ственное разделение звуковых сообщений существенно повышает способность оператора
  распознавать их содержание, независимо от типа помехи. Максимальное количество оши-
  бок при распознавании целевого сообщения соответствует его пространственному поло-
  жению в том же направлении, что и звук помехи. При этом, распознавание сообщения
  значимо лучше, если оно произнесено женским голосом. Обнаружен также факт про-
  странственной асимметрию правильных распознаваний: сообщения, поступающие справа,
  распознаются лучше, чем в случаях их поступления слева. Практическая значимость иссле-
  дования касается возможности создания переговорных устройств с повышенной защи-
  щенностью от конфликтов между разными информационными потоками, а также от
  воздействия внешних акустических шумов. Перспектива видится в использовании трех-
  мерных звуковых интерфейсов не только в составе переговорного устройства, но и для
  систем навигации и управления самолета, а также контроля его состояния.

• ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВОГО ПОДХОДА ДЛЯ ДИАГНОСТИКА ДВИГАТЕЛЯ ВНУТРЕННЕГО СГОРАНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ

  А. В. Логунов , А. Л. Береснев

  2022-04-21

  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.