The use of the automatic faults classification method for engine fuel injection system diagnosis

• Autorzy: Charchalis A. , Pawletko R.

Warianty tytułu

PL

Wykorzystanie automatycznej metody klasyfikacji uszkodzeń do diagnozowania układu wtryskowego silnika spalinowego

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper presents the diagnosing possibility of the marine diesel engine fuel injection system. The method is based on an indicator diagram analysis. The algorithm of the faults detection was built with a use of neural networks. The experience data has been collected during the test at the Sulzer 3Al 25/30 engine. The indication diagram has been recorded by the electronic indicator Unitest 201. The paper presents also following stages of a diagnostic research: the diagnostic data acquisition during active experiment, the diagnostic model construction, the automatic classificator construction and the verification. The proposed diagnostic method can be used as an example of the automatic evaluation of the engine technical state.

PL

Tematem publikacji jest określenie możliwości diagnozowania uszkodzeń aparatury wtryskowej silnika okrętowego w oparciu o przebieg wykresu indykatorowego. Algorytm wykrywania uszkodzeń został zbudowany z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych. W celu weryfikacji algorytmu diagnostycznego przeprowadzono eksperyment czynny na okrętowym silniku spalinowym typu Sulzer 3Al 25/30 w zmiennych warunkach eksploatacji. Dane doświadczalne pozyskano przy pomocy indykatora elektronicznego Unitest 201.

Słowa kluczowe

EN

engine fuel injection; diagnostic research

PL

silnik spalinowy; badania diagnostyczne

• Wydawca: Wydawnictwo Instytutu Technicznego Wojsk Lotniczych
• Czasopismo: Journal of KONBiN
• Rocznik: 2010
• Tom: No. 4 (16)
• Strony: 5--12
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Charchalis A.

• Gdynia Maritime University, Morska Street 81-87, 81-225 Gdynia, Poland

autor

Pawletko R.

• Gdynia Maritime University, Morska Street 81-87, 81-225 Gdynia, Poland

Bibliografia

• 1. Ambrozik A., Piasta Z.: Ocena pracy silnika spalinowego w oparciu o uogólnioną użyteczność jest wskaźników, Silniki Spalinowe Nr 4/1988.
• 2. Hebda M., Niziński S., Pelc H.: Podstawy diagnostyki pojazdów samochodowych. WKŁ, Warszawa 1980.
• 3. Jankowski M., Kwidzyński M.: Zastosowanie sieci neuronowej do automatycznej klasyfikacji stanu aparatury wtryskowej, Kongres Diagnostyki Technicznej. Gdańsk 1996.
• 4. Jankowski M.: Ocena wrażliwości diagnostycznej sygnału pulsacji ciśnienia aparatury wtryskowej, Rozprawa doktorska, Akademia Techniczno Rolnicza w Bydgoszczy 1997.
• 5. Kluj S.: Diagnostyka urządzeń okrętowych, Wydawnictwo WSM, Gdynia 1982.
• 6. Korbicz J., Kościelny J, Kowalczuk Z., Cholewa W.: Diagnostyka procesów, WNT Warszawa 2002.
• 7. Lotko W.: Diagnostyka aparatury wtryskowej, WSI Radom, Mechanika 20/1991.
• 8. Y.B. Lee, T.W. Lee, S.J. Kim, C.h. Kim, A hybrid knowledge-based expert system for rotating machinery, Condition Monitoring and Diagnostic Engineering Management (MOMADEM 2001) Proceedings of the 14th International Congress.
• 9. Russel S., Norvig P.: Artificial Intelligence: A modern Approach, Prentice Hall, 1995.
• 10. Quinlan J. R.: C4.5 Programs for Machine Learning, Morgan faufmann, San Mateo, 1993.
• 11. McGarry K., MacIntyre J.: Hybrid diagnostic system based upon simulation and artificial intelligence. Univerity of Sunderland, School of Computing, Engineering&Technology, 2002.
• 12. Birmingham J., Klinker G.: Knowledge acquisition tools with explicit problem solving metod. The Knowledge Enginering Review. Vol.8.1, 1993.
• 13. Bonissone P.: Ucertainty Artificial intell, vol. 5, North-Holland, 1990.