Моніторинг автомобільних системна основі аналізу діагностичних сигналів

Анотація

Специфіка функціонування різних мехатронних систем сучасного автомобіля дає можливість аналізу діагностичних сигналів (осцилограм) різної природи, які зчитуються з характерних точок діагностики або можуть бути отримані з штатної системи бортової діагностики (OBD). Такий аналіз дозволяє досягнути більш високого рівня автоматизації пошуку причин несправностей при наявності певної кількості отриманих діагностичних параметрів. Тому є важливим удосконалення системи збору, збереження та обробки такого роду діагностичної інформації.
В роботі описаний принцип формування бази даних діагностичних сигналів (осцилограм). Збережені еталонні осцилограми та осцилограми несправностей. Основний підхід тут полягає в тім, що діагностична інформація зберігається як окремі діапазони (фрагменти) осцилограм у вигляді коефіцієнтів поліномів четвертого порядку. Окрім цього база даних містить об’єкти типових діагностичний ознак, діагностичних параметрів та структурних параметрів, а також можливі зміни структурних параметрів – несправності. Між всіма цими об’єктами існують зв’язки «багато до багатьох». Як відомо, при появі характерних несправностей в діагностичних сигналах виникають певні аномалії. Взаємозв’язки між таблицями бази даних характеризують залежності між типовими несправностями та аномаліями фрагментів діагностичних сигналів. Ступінь впливу причин несправностей на поведінку діагностичного сигналу визначається ваговими коефіцієнтами. Визначення і коригування цих коефіцієнтів лежить в основі діагностичної моделі розробленої на основі нейро-нечіткої мережі.
Також описана загальна архітектура моніторингової системи, яка ґрунтується на реалізації підходів щодо автоматизації діагностування із впровадженням інтелектуально-експлуатаційного моніторингу та сучасних ІТ-технологій. Архітектура сформована за принципом трьохрівневої. Кожен рівень інкапсульований і має доступний інтерфейс спілкування. Перший рівень містить моделі сутностей бази даних та функції доступу до бази даних, другий рівень містить всю логіку системи та діагностичні моделі, третій рівень – це рівень візуалізації та спілкування з користувачем.