Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Data-driven virtual sensor for powertrains based on transfer learning

Karhinen Aku, Hämäläinen Aleksanteri, Manngård Mikael, Miettinen Jesse, Viitala Raine

Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences

|

2023

|

Vol. 71, nr 6

art. no. e147061

EN

Variation in powertrain parameters caused by dimensioning, manufacturing and assembly inaccuracies may prevent model-based virtual sensors from representing physical powertrains accurately. Data-driven virtual sensors employing machine learning models offer a solution for including variations in the powertrain parameters. These variations can be efficiently included in the training of the virtual sensor through simulation. The trained model can then be theoretically applied to real systems via transfer learning, allowing a data-driven virtual sensor to be trained without the notoriously labour-intensive step of gathering data from a real powertrain. This research presents a training procedure for a data-driven virtual sensor. The virtual sensor was made for a powertrain consisting of multiple shafts, couplings and gears. The training procedure generalizes the virtual sensor for a single powertrain with variations corresponding to the aforementioned inaccuracies. The training procedure includes parameter randomization and random excitation. That is, the data-driven virtual sensor was trained using data from multiple different powertrain instances, representing roughly the same powertrain. The virtual sensor trained using multiple instances of a simulated powertrain was accurate at estimating rotating speeds and torque of the loaded shaft of multiple simulated test powertrains. The estimates were computed from the rotating speeds and torque at the motor shaft of the powertrain. This research gives excellent grounds for further studies towards simulation-to-reality transfer learning, in which a virtual sensor is trained with simulated data and then applied to a real system.

2

Artificial Neural Network as a Virtual Sensor of Nitrate Nitrogen (V) Concentration in an Activated Sludge Reactor

Płonka Lesław

Civil and Environmental Engineering Reports

|

2020

|

Vol. 30, no. 4

188--200

EN

The paper discusses the use of an artificial neural network to control the operation of wastewater treatment plants with activated sludge. The task of the neural network in this case is to calculate (predict) the readings of the probe measuring the concentration of nitrate nitrogen (V) in one of the biological reactor tanks. Neural networks are known for their ability to universal approximation of virtually any relationship, including the function of many variables, but the process of "training" the network requires the presentation of many sets of input data and corresponding expected results. This is a difficulty in the case of wastewater treatment plants, because some key process parameters are usually not measured online (samples are taken and measurements are taken in the laboratory), and even if they are, the time intervals are large. Bearing in mind the aforementioned difficulty, this work uses a set of input data consisting only of information that can be measured with measuring probes. As a result of the conducted experiments a high compliance of the probe's prediction with the expected values was obtained. The paper also presents data preparation and the network "training" process.

3

Fault diagnostics in air intake system of combustion engine using virtual sensors

Komorska I., Wołczyński Z., Borczuch A.

Diagnostyka

|

2018

|

Vol. 19, No. 1

25--32

EN

The method for the fault diagnosing of the air intake system of a gasoline engine, not detected by the onboard diagnostics system in a car, is described in this article. The aim is to detect and identify such faults like changes in sensor characteristic, faults of mass airflow measurement in the intake manifold or manifold leakages. These faults directly affect the air intake system performance that results in engine roughness and a power decrease. The method is based on the generation of residuals on the grounds of differences in indications of the manifold absolute pressure (MAP) and mass air flow (MAF) sensors installed in the car and the virtual, model-based sensors. The empirical model for the fault-free state was constructed at stationary operations of the engine. The residuals were then evaluated to classify the system health. Investigations were conducted for a conventional gasoline engine with port-fuel injection (PFI) and for a gasoline direct injection engine (GDI).

PL

W artykule zaproponowano metodę diagnozowania usterek w układzie dolotowym powietrza silnika benzynowego, nie wykrywanych przez system diagnostyki pokładowej samochodu. Celem jest detekcja i identyfikacja takich błędów jak zmiana charakterystyk czujników, błędy pomiaru przepływu powietrza lub nieszczelności w kolektorze dolotowym. Te usterki wpływają bezpośrednio na działanie układu dolotowego, co powoduje nierównomierność pracy silnika lub zmniejszenie jego mocy. Metoda polega na generowaniu pozostałości na podstawie różnic we wskazaniach czujników ciśnienia bezwzględnego w kolektorze i przepływomierza powietrza zainstalowanych w samochodzie oraz czujników opartych na modelu wirtualnym. Model empiryczny stanu bezawaryjnego został utworzony dla pracy silnika w stanie ustalonym. Pozostałości są następnie oceniane w celu sklasyfikowania stanu systemu. Badania przeprowadzono dla konwencjonalnego silnika benzynowego z wtryskiem wielopunktowym (PFI) i silnika benzynowego z wtryskiem bezpośrednim (GDI).

4

Robust fault-tolerant control for a multi-tank system

Buciakowski M., Witczak M., Luzar M.

Pomiary Automatyka Kontrola

|

2014

|

R. 60, nr 1

39--44

EN

The paper deals with the problem of robust fault-tolerant control for non-linear discrete-time systems. The main part of this paper describes sensor a fault diagnosis scheme using virtual sensors, which recover the measurement of the fault sensor based on the fault-free ones. The virtual sensor is designed in such a way that a prescribed attenuation level is achieved with respect to the fault estimation error while guaranteeing the convergence of the robust observer underlying the virtual sensor. The subsequent part of the paper deals with the design of robust controller as well as the proposed fault-tolerant control scheme. The final part of the paper shows the experimental results regarding the multi-tank system, which confirm the effectiveness of proposed approach.

PL

Artykuł przedstawia problem odpornego sterowania tolerującego uszkodzenia układem nieliniowym w czasie dyskretnym. Głowna część artykułu opisuję diagnostykę czujników pomiarowych z wykorzystaniem wirtualnych czujników. Wirtualny czujnik został zaprojektowany w taki sposób, aby dla określonego poziomu tłumienia zakłóceń uzyskać możliwie mały błąd estymacji stanu oraz zapewnić dobra zbieżność obserwatora, na którym bazuje wirtualny czujnik. Kolejna część artykułu opisuję metodę projektowania odpornego regulatora oraz proponowaną metodę detekcji uszkodzeń. W końcowej części artykułu przedstawiono wyniki eksperymentalne dotyczące układu wielu zbiorników. Zastosowany układ wielu zbiorników charakteryzuję się nieliniowością, przez co może zostać wykorzystany do weryfikacji przedstawionych w artykule techniki sterowania tolerującego uszkodzenia. Przedstawione wyniki potwierdzają skuteczność proponowanego podejścia bazującego na detekcji uszkodzeń czujników pomiarowych z wykorzystaniem wirtualnych czujników pomiarowych. Wyniki obrazują działanie układu w przypadku wystąpienia uszkodzenia przy braku sterowania tolerującego uszkodzenia oraz działanie układu w przypadku zastosowania sterowania tolerującego uszkodzenia.