Koncepcja wykorzystania sygnałów wibroakustycznych i sieci neuronowych do diagnozowania uszkodzeń elementów silników spalinowych samochodów

• Autorzy: Czech P.

Warianty tytułu

EN

Conception of use vibroacoustic signals and neural networks for diagnosing of chosen elements of internal combustion engines in car vehicles

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Obecnie stosowane systemy diagnostyki nie zawsze są skuteczne oraz nie dają jednoznacznych wyników pozwalających ocenić stan techniczny silnika oraz wykryć jego ewentualne uszkodzenia możliwie na wczesnych etapach. Rosnące wymagania dotyczące trwałości, niezawodności, minimalizacji kosztów i niekorzystnego oddziaływania na środowisko naturalne powodują konieczność pozyskiwania informacji o stanie technicznym poszczególnych elementów pojazdów podczas ich eksploatacji. Jedną z możliwości pozyskiwania informacji o stanie technicznym są zjawiska wibroakustyczne. Symptomy uszkodzeń, uzyskane w wyniku zaawansowanych metod przetwarzania sygnałów wibro-akustycznych, mogą stanowić wzorce wykorzystywane w trakcie budowy inteligentnego systemu diagnostycznego opartego na sztucznych sieciach neuronowych. W artykule przedstawiono koncepcję wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do celów diagnozowania silników spalinowych samochodów.

EN

Currently used diagnostics systems are not always efficient and do not give straightforward results which allow for the assessment of the technological condition of the engine or for the identification of the possible damages in their early stages of development. Growing requirements concerning durability, reliability, reduction of costs to minimum and decrease of negative influence on the natural environment are the reasons why there is a need to acquire information about the technological condition of each of the elements of a vehicle during its exploitation. One of the possibilities to achieve information about technological condition of a vehicle are vibroacoustic phenomena. Symptoms of defects, achieved as a result of advanced methods of vibroacoustic signals processing can serve as models which can be used during construction of intelligent diagnostic system based on artificial neural networks. The work presents conception of use artificial neural networks in the task of combustion engines diagnosis.

Słowa kluczowe

PL

diagnostyka; sygnały WA; sieci neuronowe; silniki spalinowe

EN

diagnostics; vibroacoustic signals; neural networks; combustion engines

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska
• Rocznik: 2014
• Tom: z. 82
• Strony: 51--58
• Opis fizyczny: Bibliogr. 21 poz.

Twórcy

autor

Czech P.

• Wydział Transportu, Politechnika Śląska, ul. Krasińskiego 8, 40-019 Katowice, tel. [phone]

Bibliografia

• 1. Batko W., Dąbrowski Z., Kiciński J.: Zjawiska nieliniowe w diagnostyce wibroakustycznej. Biblioteka Problemów Eksploatacji, Instytut Technologii Eksploatacji, Radom 2008.
• 2. Cempel C.: Diagnostyka wibroakustyczna maszyn. Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa 1989.
• 3. Czech P., Łazarz B., Wojnar G.: Wykrywanie lokalnych uszkodzeń zębów kół przekładni z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych i algorytmów genetycznych. ITE, Radom 2007.
• 4. 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, No. 4, 2011, p. 15-20.
• 5. Dąbrowski Z., Madej H.: Masking mechanical damages in the modern control systems of combustion engines. Journal of KONES, Vol. 13, No. 3, 2006, p. 53-60.
• 6. Droździel P.: The influence of the vehicle work organization conditions on the engine start-up parameters. Eksploatacja i Niezawodność  Maintenance and Reliability, Vol. 1(37), 2008, p. 72-74.
• 7. Figlus T.: Diagnosing the engine valve clearance, on the basis of the energy changes of the vibratory signal. Maintenance Problems, Vol. 1, 2009, p. 75-84.
• 8. Grega R., Homišin J., Kaššay P., Krajňák J.: The analyse of vibrations after changing shaft coupling in drive belt conveyer. Zeszyty Naukowe, s. Transport, z. 72, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice 2011, p. 23-31.
• 9. Komorska I.: Adaptive model of engine vibration signal for diagnostics of mechanical defects. Mechanika, Vol. 19 (3), 2013, p. 301-305.
• 10. Korbicz J., Kościelny J., Kowalczuk Z., Cholewa W.: Diagnostyka procesów. Modele. Metody sztucznej inteligencji. Zastosowania. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 2002.
• 11. Madej H., Czech P.: Discrete wavelet transform and probabilistic neural network in IC engine fault diagnosis. Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance And Reliability, No. 4, 2010, p. 47-54.
• 12. Moczulski W.A.: Diagnostyka techniczna. Metody pozyskiwania wiedzy. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice 2002.
• 13. Nałęcz M., Duch W., Korbicz J., Rutkowski L., Tadeusiewicz R.: Sieci neuronowe. Biocybernetyka i Inżynieria Biomedyczna, t. 6, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2000.
• 14. Osowski S.: Sieci neuronowe do przetwarzania informacji. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2000.
• 15. 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, Vol. 45, 2012, p. 1067-1076.
• 16. Radkowski S.: Wibroakustyczna diagnostyka uszkodzeń niskoenergetycznych. Biblioteka Problemów Eksploatacji. Instytut Technologii Eksploatacji, Radom 2002.
• 17. Tadeusiewicz R.: Sieci neuronowe. Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa 1993.
• 18. Timofiejczuk A.: Metody analizy sygnałów niestacjonarnych. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice 2004.
• 19. 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, Vol. 2, 2011, p. 35-40.
• 20. Zimroz R: Metody adaptacyjne w diagnostyce układów napędowych maszyn górniczych. Wydawnictwo Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 2010.
• 21. Zuber N., Ličen H., Klašnja-Miličević A.: Remote online condition monitoring of the bucket wheel excavator SR1300 – a case study. Facta Universitatis, s. Working and Living Environmental Protection, Vol. 1(5), 2008, p. 25-37.