Полное описание

Химченко, Аркадий Васильевич. Оценка возможности применения искусственных нейронных сетей для самодиагностики двигателя внутреннего сгорания с отключением цилиндров / А. В. Химченко, Н. И. Мищенко, О. В. Савчук. - DOI 10.17816/0321-4443-106169. - Текст : непосредственный // Тракторы и сельхозмашины : научно-практический журнал. - 2022. - Том 89, N 3. - С. 175-186. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 0321-4443.

ГРНТИ	УДК
28.23	004.8
28.23.37	004.032.26

Рубрики:
Нейронные сети -- Применение
Двигатели внутреннего сгорания

Кл.слова (ненормированные): искусственные нейронные сети -- самодиагностика -- двигатель внутреннего сгорания -- кривошипно-кулисный механизм -- отключение цилиндров
Аннотация: Обоснование. Системы управления двигателями и автомобилями должны иметь средства объективного контроля в виде самодиагностики. В особенности это актуально для новых конструкций и технологий управления бензиновым двигателем внутреннего сгорания, таких как отключение цилиндров на режиме частичной нагрузки. В работе дана оценка возможности самодиагностики отключения цилиндров в автомобильном бесшатунном двигателе с кривошипно-кулисным механизмом с помощью искусственных нейронных сетей. Целью являлось определение возможности создания искусственной нейронной сети, распознающей по характеру изменения сигналов с датчиков, установленных на опорах двигателя: какие цилиндры в данный момент находятся в работе, а какие отключены независимо от частоты вращения коленчатого вала. Методы. В исследовании рассматривались искусственные нейронные сети топологии LSTM и BiLSTM. Для получения сигналов датчиков использовалась имитационная модель двигателя, выполненная в Simulink. Проведенные численные эксперименты позволили получить данные, имитирующие показания датчиков, и обучить искусственные нейронные сети для определения номеров и количества отключенных цилиндров. Численные эксперименты проводились на основе полнофакторного планирования. Для обучения и тестирования искусственных нейронных сетей использовались различные планы, что позволило тестировать сеть на данных, существенно отличающихся от данных обучения. Тестирование проходило на большом количестве случайных последовательностей режимов отключения цилиндров. Результаты. Полученные результаты показывают высокую степень распознавания номеров отключенных цилиндров уже за несколько десятков градусов поворота коленчатого вала при переходе на соответствующий режим. Для сети LSTM точность определения режима составила выше 99% как в режиме передачи последовательности данных, так и в потоковом режиме. Топология BiLSTM показала точность при определении режима в виде последовательности выше 99,9%, но при потоковой передаче данных она существенно снижалась. Заключение. Применение рассмотренных типов сетей перспективно в системах управления двигателей и автомобилей.
Доп. точки доступа:
Мищенко, Николай Иванович
Савчук, Олег Вячеславович


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -794732-207181)

Шифр в сводном ЭК: cb4f1614effd21a2a32ba8c51de5c03a

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽