ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВОГО ПОДХОДА ДЛЯ ДИАГНОСТИКА ДВИГАТЕЛЯ ВНУТРЕННЕГО СГОРАНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ

  • А. В. Логунов Южный федеральный университет
  • А. Л. Береснев Южный федеральный университет
Ключевые слова: Двигатель внутреннего сгорания, диагностика, звук, искусственная нейронная сеть

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.

Литература

1. Sharoglazov B.A., Farafontov M.F., Klement'ev V.V. Dvigateli vnutrennego sgoraniya: teoriya,
modelirovanie i raschet protsessov [Internal combustion engines: theory, modeling and calculation
of processes], Teoriya rabochikh protsessov i modelirovanie protsessov v dvigatelyakh
vnutrennego sgoraniya [Theory of working processes and modeling of processes in internal
combustion engines], 2005.
2. Shatrov M.G. Shum avtomobil'nykh dvigateley vnutrennego sgoraniya: ucheb. posobie [Noise
of automobile internal combustion engines: textbook]. M.: MADI, 2014.
3. Solov'ev D.V., Ogorodnov S.M. Gazoraspredelitel'nyy mekhanizm dvigatelya [Gas distribution
mechanism of an engine]. Nizhniy Novgorod, 2011.
4. Available at: http://www.vibration.ru/obnar_defekt.shtml - vibrodiagnostics for beginners.
5. Bepesnev A.L., Bepesnev M.A. Vibpoakusticheskiy metod diagnostiki dvigatelya vnutrennego
sgoraniya [Vibroacoustic method of internal combustion engine diagnostics], Teoreticheskiy i
prikladnoy nauchno-tekhnicheskiy zhurnal mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie [Theoretical
and applied scientific and technical journal of mechatronics, automation, control], 2010,
No. 6 (111), pp. 27-32.
6. Czech P., Lazarz B., Madej H., Wojnar G. Vibration diagnosis of car motor engines,
Actatechnica corviniensis – bulletin of engineering, 2010.
7. Scheffer C., Girdhar P. Practical machinery vibration analysis and predictive maintenance,
Newnes, 2004.
8. Patel V.N., Tandon N., Pandey R. K. Hindawi publishing corporation advances in acoustics
and vibration, Experimental study for vibration behaviors of locally defective deep groove ball
bearings under dynamic radial load, 2014.
9. Burdzik R., Doleček R. Research of vibration distribution in vehicle constructive, Perner’s
contacts, 2012, pp. 16-26.
10. Wang X. Vehicle noise and vibration refinement, woodhead publishing limited. Cambridge, 2010.
11. Deulgaonkar, V.R. Review and Diagnostics of noise and vibrations in automobiles International
journal of modern engineering research (IJMER), Vol. 1, No. 2, pp. 242-246.
12. Zheretintsev I.A., Glushkov S.V., Zheretintseva N.N. Neyrosetevaya metodika tekhnicheskoy
diagnostiki dvigateley vnutrennego sgoraniya po spektral'nomu analizu shumovykh
kharakteristik [Neural network method of technical diagnostics of internal combustion engines
by spectral analysis of noise characteristics], Vestnik morskogo gosudarstvennogo universiteta
[Bulletin of the Maritime State University], 2010, No. 37.
13. Patrick Sincebaugh, William Green. A neural network based diagnostic test system for armored
vehicle shock absorbers expert systems with applications, Expert Systems with Applications,
1996, Vol. 11, No. 2, pp. 237-244.
14. Krug P.G. Neyronnye seti i neyrokomp'yutery: ucheb. posobie po kursu «Mikroprotsessory»
[Neural networks and neurocomputers: tutorial on the course "Microprocessors"]. Moscow:
Izd-vo MEI, 2002.
15. Burakov M.V. Neyronnye seti i neyrokontrollery: ucheb. posobie [Neural networks and
neurocontrollers: tutorial]. Saint Petersburg: GUAP, 2013.
16. Logunov A.V., Beresnev A.L. Vozmozhnosti vibroakusticheskogo issledovaniya i diagnostiki
podveski transportnykh sredstv [Possibilities of vibroacoustic study and diagnostics of vehicles
suspension], Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFedU. Engineering Sciences],
2021, No. 1 (218), pp. 165-174.
17. Logunov A.V., Beresnev A.L. Vozmozhnost' diagnostiki dvigatelya vnutrennego sgoraniya
podvizhnykh ob"ektov po vibroakusticheskim signalam [Possibility of diagnostics of the internal
combustion engine of moving objects by vibroacoustic signals], Upravlenie sotsial'noekonomicheskimi
sistemami: napravleniya razvitiya, vyzovy i vozmozhnosti: Sb. mate-rialov
nauchnogo seminara [Management of socio-economic systems: directions of development,
challenges and opportunities: Proceedings of a scientific seminar], 2021, pp. 163.
18. Logunov A.V., Konn V.Yu., Beresnev A.L. Diagnostika avtomobil'nogo dvigatelya vnutrennego
sgoraniya po vibroakusticheskim signalam [Diagnosis of a car internal combustion engine by
vibroacoustic signals], Nauchnye issledovaniya i razrabotki poslednego desyatiletiya
vzaimodeystvie proshlogo i sovremennogo: Sb. statey [Scientific research and development of
the past and present decade interaction: collected articles]. Rostov-on-Don, 2019, pp. 77-80.
19. Logunov A.V., Beresnev A.L. Vibroakusticheskaya diagnostika transportnykh sredstv
[Vibroacoustic diagnostics of vehicles], Problemy sovremennoy sistemotekhniki: Sb.
nauchnykh statey [Problems of modern system engineering collection of scientific papers]. Issue
XIV. Taganrog, 2020, pp. 118.
20. Logunov A.V., Konn V.Yu., Beresnev A.L. Vibroakusticheskaya diagnostika avtomobiley
[Vibroacoustic diagnostics of cars], Prikladnye informatsionnye sistemy v tekhnologiyakh
nazemnogo transporta (mashinostroenie): Mater. II Vserossiyskoy nauchno-prakticheskoy
konferentsii s mezhdunarodnym uchastiem [Applied information systems in land transport
technologies (mechanical engineering). Proceedings of the II All-Russian Scientific and Practical
Conference with international participation]. Taganrog, 2020, pp. 65.
Опубликован
2022-04-21
Выпуск
Раздел
РАЗДЕЛ II. СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЯ