Способ оценки основного параметра, определяющего уровень и характер нагрузки при диагностике особо ответственных узлов транспортных средств



Способ оценки основного параметра, определяющего уровень и характер нагрузки при диагностике особо ответственных узлов транспортных средств
Способ оценки основного параметра, определяющего уровень и характер нагрузки при диагностике особо ответственных узлов транспортных средств

 


Владельцы патента RU 2614740:

федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева" (RU)

Изобретение относится к способу диагностики узлов транспортных средств. Для оценки основного параметра, определяющего уровень и характер нагрузки для диагностики особо ответственных узлов транспортных средств, размещают датчики, количество и сочетание которых выбирается индивидуально, на узле транспортного средства, производят измерения различных частотных сигналов, формируют входные параметры для нейронной сети, выполненной на основе технологии параллельных вычислений Nvidia CUDA, производят первоначальное обучение нейронной сети при эксплуатации объекта, оценивают уровень нагрузки на узел транспортного средства с учетом комплексного воздействия всех отдельных параметров. Обеспечивается надежность диагностики транспортных средств. 1 ил., 1 табл.

 

Изобретение относится к области диагностики транспортных средств и отдельных его узлов и предназначено для оценки технического состояния его особо ответственных узлов.

Известен способ и устройство для технической диагностики сложного технологического оборудования на основе нейронных сетей с использованием датчиков, размещенных в рабочей зоне оборудования (Патент RU 2563161 C2 от 18.07.2013 г., опубл. 20.09.2015 г.)

Способ позволяет проводить диагностику сложного технологического оборудования за счет регистрации и обработки сигналов с датчиков, размещенных в рабочей зоне оборудования, после чего производят обучение нейронной сети и на ее основе получают динамическую модель. После чего происходит регистрация сигналов во время эксплуатации оборудования, и производят дополнительное обучение нейронной сети.

Недостатком способа является отсутствие параметра, определяющего характер и уровень нагрузки на узел транспортного средства, с целью более точной оценки состояния оборудования. Он также имеет ограниченную область использования. Так как это случайный процесс, то необходимо учитывать все факторы, оказывающие влияние на исследуемую систему, поэтому возникает потребность выявления основного показателя, влияющего на работоспособность ответственных узлов транспортных средств.

Для расширения области использования способа технической диагностики и возможности его использования для диагностики особо ответственных узлов транспортных средств, в частности, в условиях пониженных температур предлагается использование датчиков, таких как тензометрический датчик, датчик температуры, акселерометр и ряд других, для комплексной оценки состояния узла, причем в качестве основного оценочного параметра предлагается использовать показатель уровня нагрузки на узел транспортного средства.

Данный показатель выбран в качестве основного диагностирующего параметра, вследствие того, как показали экспериментальные исследования, он определяет все основные параметры, необходимые для оценки степени нагрузки на узел (виброускорение, напряжения (деформации), а также температуры), с определенным весом каждого показателя и их взаимного влияния, причем данную процедуру оценки в режиме реального времени целесообразно вести с использованием нейронной сети с применением технологии параллельных вычислений Nvidia CUDA.

Технический результат изобретения заключается в возможности точной оценки эксплуатационных режимов работы узла, их оптимизации и предотвращении его поломок в процессе эксплуатации, определении основного параметра, характеризующего уровень и характер нагружения узла транспортного средства для комплексной оценки его состояния, а также повышении надежности диагностики транспортных средств.

Технический результат достигается тем, что при способе оценки основного параметра, определяющего уровень и характер нагрузки для диагностики особо ответственных узлов транспортных средств, при котором на узле размещают датчики, производят измерения различных входных параметров и преобразование полученных амплитудно-частотных сигналов, формируют изменяющиеся во времени входные параметры для нейронной сети, производят первоначальное обучение нейронной сети при эксплуатации объекта, но при этом в качестве основного параметра для оценки уровня и характера нагрузки принимается уровень нагрузки на узел транспортного средства, который для каждого конкретного узла может быть оценен с учетом комплексного воздействия всех отдельных параметров, регистрируемых с помощью датчиков, количество и сочетание которых выбирается индивидуально для получения более точной оценки основного диагностирующего параметра; для увеличения скорости обучения нейронной сети и диагностики остаточного ресурса в режиме реального времени используется нейронная сеть на основе технологии параллельных вычислений Nvidia CUDA

Схема определения показателя уровня нагрузки (P) особо ответственных узлов транспортного средства с использованием нейронной сети показана на Фиг. 1.

В данном случае использована архитектура системы, которая построена по модульному принципу, из универсальных аппаратных модулей (1-3), сигналы с которых направляются на вход нейронной сети, которая определяет уровень нагрузки на узлы транспортного средства.

В данном случае в качестве датчиков используются датчик для измерения температуры 1, акселерометр 2 и тензометрический датчик 3, как показано на Фиг. 1.

С датчиков поступают сигналы на вход нейронной сети, данные сигналы изменяются во времени, в связи с этим меняется и уровень нагрузки на узел, которая выступает в качестве выходной характеристики нейронной сети.

Для обучения нейронной сети предварительно производится эксплуатация узла при различных уровнях нагрузки на узел, производится регистрация уровней вибраций, температур, деформаций, возникающих в материале, и ряда других параметров, измеряемых с помощью датчиков для каждого режима работы узла, при учете комплексного действия данных факторов. В этой связи для обучения нейронной сети предварительно составляется обучающая таблица (выборка) (табл. 1), куда вносятся исходные данные. Во время эксплуатации сеть также способна к самообучению. Выходной параметр – допустимый уровень нагрузки, при которой происходит выход узла из стоя, принимается в качестве критического значения ΔPi.

Табл.1. Исходные данные для оценки уровня нагрузки.

Виброускорение, A, м/с2 Деформации, ε, мм Температура, t, °C Условный показатель уровня нагрузки P, %
Ai εi ti Pi (Ai, εi, ti)

Таким образом, с помощью применения данного способа диагностики транспортного средства, можно определить уровень нагрузки Pi (0%-100%) с использованием заранее обученной и самообучающейся в процессе эксплуатации нейронной сети в режиме реального времени.

Преимущества данного подхода по сравнению с существующими способами состоят в следующем: достигается высокая точность результатов расчета за счет использования любого количества и сочетания входных параметров (датчиков, модулей) для каждого конкретного узла; уменьшается вероятность преждевременной поломки, за счет оценки уровня нагрузки на узел в режиме его эксплуатации и возможности её корректировки при превышении заданного уровня; существенно увеличивается скорость обучения нейронной сети на основе технологии параллельных вычислений Nvidia CUDA.

Способ оценки основного параметра, определяющего уровень и характер нагрузки для диагностики особо ответственных узлов транспортных средств, при котором на узле размещают датчики, производят измерения различных входных параметров и преобразование полученных амплитудно-частотных сигналов, формируют изменяющиеся во времени входные параметры для нейронной сети, производят первоначальное обучение нейронной сети при эксплуатации объекта, отличающийся тем, что в качестве основного параметра для оценки уровня и характера нагрузки принимается уровень нагрузки на узел транспортного средства, который для каждого конкретного узла может быть оценен с учетом комплексного воздействия всех отдельных параметров, регистрируемых с помощью датчиков, количество и сочетание которых выбирается индивидуально для получения более точной оценки основного диагностирующего параметра; для увеличения скорости обучения нейронной сети и диагностики остаточного ресурса в режиме реального времени используется нейронная сеть на основе технологии параллельных вычислений Nvidia CUDA.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к области робототехники. Технический результат - обеспечение повышения реакции робота на внешние входные сигналы.

Изобретение относится к железнодорожном транспорту и может быть использовано для управления поездной работой в условиях проведения ремонтных работ. Автоматизированная система для управления поездной работой направления железнодорожной сети в условиях проведения ремонтных работ содержит автоматизированные рабочие места, к процессору каждого из которых подключены через сервер связи посредством сети передачи данных базы данных графика движения поездов и посуточного плана проведения «окон», аппаратно-программные устройства автоматизированных систем управления сортировочными и грузовыми станциями, а также блок моделирования поездной работы направления железнодорожной сети.

Изобретение относится к области логических элементов, а именно логических элементов на основе биомолекул. .

Изобретение относится к средствам цветового и светового кодирования и регистрации генетико-лингвистической информации. .

Изобретение относится к области компьютерного моделирования и генерации синтезированной среды. .

Изобретение относится к области информационной обработки данных путем использования нейронных сетей. .

Изобретение относится к области оптимизатора производства для управления цепочками поставок. .

Изобретение относится к области компьютерных сетей. .

Изобретение относится к области компьютерных сетей. .

Изобретение относится к области техники связи и может быть использовано в системах радиомониторинга для автоматизированной классификации радиосигналов по структурно-временным параметрам.

Изобретение относится к акустической метрологии, в частности к способам контроля уровня шума, производимого шинами. Выполняют серию измерений уровня шума автомобиля, движущегося по мерному участку на всех передачах переднего хода с регистрацией полученных значений, включающих значения скорости и уровней шума с заданным шагом положения автотранспортного средства на мерном участке.

Устройство для диагностики и контроля состояния механизмов и других систем относится к бесконтактной диагностике технических систем и может быть использовано для контроля и диагностики дефектов в двигателях и трансмиссиях автомобилей, а также любых других технических системах.

Группа изобретений относится к области автомобилестроения. Способ заключается в том, что одновременно с однократным экстренным торможением до полной остановки автотранспортного средства производят измерение на каждом колесе диагностируемой оси распределенных продольных реакций по длине пятна контакта эластичной шины колеса автотранспортного средства на ровном сухом горизонтальном участке дороги.

Изобретение относится к области испытания узлов летательных аппаратов, в частности к стендам для испытания электромеханических приводов системы уборки-выпуска закрылков.

Группа изобретений относится к способу диагностики неполадок смонтированной функции, диагностическому инструменту для диагностики неполадок и транспортному средству.

Изобретение относится к машиностроению и может быть использовано в испытательных стендах. Нагрузочный стенд для испытаний рулевой машины содержит стационарный стол, нагрузочный рычаг с симметрично расположенными консолями, упругую ленту с фиксатором, размещённые в направляющих стаканах съемные грузы переменной массы с упругими лентами с фиксаторами, узлы крепления рулевой машины, кронштейн, два поворотных стола с осями вращения, параллельными плоскости вращения нагрузочного рычага.

Изобретение относится к области оценки безопасности полетов авиационной техники. Сущность: оценку осуществляют с учетом времени эксплуатации авиационной техники до последнего капитального ремонта эквивалентом повреждаемости крыла и коэффициентом технического состояния, зависящим от степени коррозионного и биологического поражения деталей и агрегатов воздушного судна по формуле: где α1 - коэффициент, характеризующий скорость накопления неустранимого износа; Ткр - время эксплуатации воздушного судна до последнего капитального ремонта; kэкв - эквивалент нагруженности крыла; t - время эксплуатации воздушного судна после последнего капитального ремонта; KТС - коэффициент технического состояния, Тмежрем - назначенный межремонтный срок службы воздушного судна; w - весовой коэффициент, значение которого определено по результатам обработки экспертной информации; γ - расчетный коэффициент.

Изобретение относится к области транспортного машиностроения. Способ измерения тяговых усилий трактора заключается в том, что создают регулируемое усилие сопротивления движению испытуемого трактора.

Группа изобретений относится к области транспортного машиностроения. Устройство для акустических испытаний автомобиля на внешнее воздействие дождя состоит из акустической камеры, стенда с беговыми барабанами, испытуемого автомобиля и установки, осуществляющей внешнее воздействие.

Заявка на изобретение относится к эксплуатационному контролю состояния дорог, используемых транспортными средствами (ТС), и касается нормирования и определения количественных значений коэффициентов категорий условий эксплуатации (КУЭ) и коэффициентов корректирования периодичности технического обслуживания (ТО) и пробега до капитального ремонта (КР) и трудоемкости текущего ремонта (TP) путем: - определения по к-заездам коэффициента суммарного сопротивления движению каждой j-й дороги Ψкj внутри комплекса дорог с Дq-м покрытием (Д1…Д6); - с учетом процентного распределения j-х дорог (δs) внутри комплекса дорог с Дq-м покрытием, определения среднего значения коэффициента каждого комплекса дорог с Дq-м покрытием и границы их значений - на основе статистических данных фиксации наличия и относительной протяженности участков всех j-x дорог с уклонами i разной крутизны (qip) и их распределения (liр) по рельефам местности (Р1-Р5) за пределами пригородной зоны X - региона; - установления среднего значения уклона в процентах всех j-х дорог , соответствующего его наибольшей вероятности по всем рельефам местности (Р1-Р5) раздельно, по значению которого вычисляют порциальное значение коэффициента ΔΨip, определенное уклоном дорог; - вычисления полного значения коэффициентов с учетом уклонов дорог - вычисления среднеинтегрального значения коэффициента каждой КУЭ через значения которых определяют коэффициенты корректирования периодичности ТО и пробега до КР и трудоемкости TP в каждой КУЭ с разным уровнем нагружения ТС.
Изобретение относится к области инерционных испытаний автомобиля и может использоваться для осуществления контроля технического состояния и диагностики двигателей внутреннего сгорания и трансмиссий автотранспортных средств. Способ определения основных характеристик двигателя и трансмиссии автотранспортного средства, в котором суммарный момент внутренних сил сопротивлений в автомобиле, приходящийся на момент инерции беговых барабанов, определяют на выбеге по изменению угловой скорости вращения ведущих колес автомобиля, установленных на беговых барабанах стенда, выступающих в роли присоединенной массы с известным моментом инерции. Суммарный момент инерции автомобиля определяют на выбеге по изменению угловой скорости вращения вывешенных ведущих колес автомобиля, используя полученную характеристику суммарного момента внутренних сил сопротивлений в автомобиле, приходящегося на момент инерции беговых барабанов. Суммарный момент внутренних сил сопротивлений в автомобиле определяют, используя суммарный момент инерции автомобиля и зная угловую скорость вращения вывешенных ведущих колес, тяговый момент на ведущих колесах автомобиля определяют на разгоне по изменению угловой скорости вращения вывешенных ведущих колес автомобиля, используя полученную характеристику суммарного момента инерции автомобиля, и, произведя математическую обработку измеренных и полученных параметров, определяют основные характеристики двигателя и трансмиссии автотранспортного средства. Технический результат: снижение трудоемкости и времени выполнения диагностических работ, повышение производительности труда и точности измерений характеристик двигателя и трансмиссии, расширение номенклатуры получаемых по результатам испытаний характеристик двигателя и трансмиссии.
Наверх