Diagnozowanie uszkodzeń wtryskiwaczy w silnikach spalinowych pojazdów przy użyciu analizy bispektrum i radialnych sieci neuronowych

• Autorzy: Czech P. , Wojnar G. , Warczek J.

Warianty tytułu

EN

Diagnosing of car engine fuel injectors damage using bispectral analysis and radial basis function

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Silnik spalinowy w trakcie swojej pracy generuje zjawiska drganiowe i akustyczne. Zjawiska wibroakustyczne zawierają w sobie informacje dotyczące poprawności pracy silnika, jak również stanu jego poszczególnych elementów. W silniku spalinowym występuje wiele źródeł zjawisk wibroakustycznych, co przyczynia się do zakłócenia informacji diagnostycznej. Na całym świecie trwają próby wykorzystania zjawisk wibroakustycznych do celów diagnozowania stanu maszyn, w tym silników spalinowych pojazdów samochodowych. Opracowanie metod przetwarzania sygnałów wibroakustycznych oraz systemów diagnostycznych może umożliwić w przyszłości rozszerzenie obecnie stosowanego w samochodach systemu diagnostyki pokładowej OBD. Szczególnie interesujące byłoby opracowanie kompleksowego systemu diagnozującego stan techniczny poszczególnych elementów silnika samochodu pracującego na informacjach pochodzących z sygnałów wibroakustycznych. W niniejszym artykule przedstawiono próby wykorzystania sygnałów drganiowych, generowanych przez czterocylindrowy silnik spalinowy o pojemności 1.6 dm3, do diagnozowania uszkodzenia wtryskiwacza paliwa.

EN

Combustion engine during working generates vibration and acoustic phenomena. Vibroacoustic phenomena consist information concerning correctness of engine work and condition of its each elements. In that engine occurs many vibroacoustic phenomena sources, what causes disruption of diagnostic information. All over the world last trials to using vibroacoustic phenomena to diagnose machines condition, also combustion engine of motor vehicles. Elaborating methods of converting vibroacoustic signals and diagnostic signals allows expending in future on-board diagnostic system OBD using in vehicles. Especially interesting is elaboration of complex diagnostic system which would be able to diagnose technical condition of particular elements of car engine, using information based on vibroacoustic signals. In this article are presented trials of using vibratory signals, generated by four-cylinder combustion engine with 1,6 dm3 capacity for a damage fuel injector diagnostics.

Słowa kluczowe

PL

system wtryskowy; wtryskiwacz paliwa; silnik spalinowy; diagnozowanie uszkodzeń; sygnał wibroakustyczny

EN

injection system; fuel injector; engine; fault diagnosis; vibroacoustic signals

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2014
• Tom: nr 3
• Strony: 1181--1187
• Opis fizyczny: Bibliogr. 20 poz., tab., wykr., pełen tekst na CD

Twórcy

autor

Czech P.

• Politechnika Śląska w Gliwicach, Wydział Transportu; 40-019 Katowice; ul. Krasińskiego 8

autor

Wojnar G.

• Politechnika Śląska w Gliwicach, Wydział Transportu; 40-019 Katowice; ul. Krasińskiego 8

autor

Warczek J.

• Politechnika Śląska w Gliwicach, Wydział Transportu; 40-019 Katowice; ul. Krasińskiego 8

Bibliografia

• 1. Czech P., Łazarz B., Madej H., Wojnar G.: The use of bispectral analysis and SVM neural networks in the task of gearbox diagnosis. Scientific Journal VISNIK 2009, No 9.
• 2. Czech P., Madej H.: Application of cepstrum and spectrum histograms of vibration engine body for setting up the clearance model of the piston-cylinder assembly for RBF neural classifier. Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance And Reliability 2011, No 4.
• 3. Figlus T.: Diagnosing the engine valve clearance, on the basis of the energy changes of the vibratory signal. Maintenance Problems 2009, Vol. 1.
• 4. Grega R., Homišin J., Kaššay P., Krajňák J.: The analyse of vibrations after changing shaft coupling in drive belt conveyer. Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska 2011, z. 72.
• 5. Harachová D., Medvecká-Beňová S.: Applying the modutarity principle in design of drive systems in mechanotherapeutic devices. Grant journal 2013, Vol. 2, no. 2.
• 6. Heywood J. B.: Internal combustion engines fundamentals. McGraw Hill Inc 1988.
• 7. Korbicz J., Kościelny J., Kowalczuk Z., Cholewa W.: Fault diagnosis, Models, Artificial Intelligence, Applications. Springer-Verlag 2004.
• 8. Mikulski J. (Ed.): Activities of Transport Telematics. Communications in Computer and Information Science 2012, No 395.
• 9. Medvecká-Beňová S., Vojtková J.: Analysis of asymmetric tooth stiffness in eccentric elliptical gearing. Technológ 2013, Roč. 5, č. 4.
• 10. Merkisz J., Mazurek St.: Pokładowe systemy diagnostyczne pojazdów samochodowych OBD. WKŁ, Warszawa 2007.
• 11. Młyńczak J.: Analysis of intelligent transport systems (ITS) in public transport of upper Silesia. Modern Transport Telematics, Communications in Computer and Information Science 2011, No 239.
• 12. Osowski St.: Sieci neuronowe do przetwarzania informacji. Warszawa 2000.
• 13. Puškár M., Bigoš P., Puškárová P.: Accurate measurements of output characteristics and detonations of motorbike high-speed racing engine and their optimization at actual atmospheric conditions and combusted mixture composition. Measurement 2012, Vol. 45.
• 14. Radkowski St.: Diagnostics of gears using higher order spectral analysis techniques. 5th International Congress on Sound and Vibration, Adelaide, South Australia 1997.
• 15. Rokosch U.: Układy oczyszczania spalin i pokładowe systemy diagnostyczne samochodów. WKŁ, Warszawa 2007.
• 16. Tadeusiewicz R., Lula P.: Wprowadzenie do sieci neuronowych. StatSoft, Kraków 2001.
• 17. Urbanský M., Homišin J., Krajňák J.: Analysis of the causes of gaseous medium pressure changes in compression space of pneumatic coupling. Transactions of the Universities of Košice 2011, Vol. 2.
• 18. Wajand J.A., Wajand J.T.: Tłokowe silniki spalinowe średnio i szybkoobrotowe. WNT, Warszawa 2005.
• 19. Wendeker M.: Sterowanie napełnieniem w silniku samochodowym. Lublin 1999.
• 20. Zuber N., Bajrić R., Šostakov R.: Gearbox faults identification using vibration signal analysis and artificial intelligence methods. Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance And Reliability 2014, No 16(1).