CC BY
26
УДК 621.48:629.31
Методика диагностирования дизельных двигателей автомобильной техники по параметрам акустического сигнала
В. А. Кручек 1, А. А. Горбачев 2, Р А. Иванов 2
1 Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, Российская Федерация, 190031, Санкт-Петербург, Московский пр., 9
2 Военная академия материально-технического обеспечения имени генерала армии А. В. Хрулева, 199034, Санкт-Петербург, наб. Макарова, 8
Для цитирования: Кручек В. А., Горбачев А. А., Иванов Р. А. Методика диагностирования дизельных двигателей автомобильной техники по параметрам акустического сигнала // Известия Петербургского университета путей сообщения. - СПб.: ПГУПС, 2021. - Т. 18. - Вып. 4. - С. 571-577. БО1: 10.20295/1815-588Х-2021-4-571-577
Аннотация
Цель: Разработка методики диагностирования двигателей автомобильной техники по параметрам акустического сигнала. Методы: Применяется созданный математический аппарат для обработки акустических сигналов двигателей, позволяющий с значительной достоверностью построить акустический портрет испытуемого двигателя и с высокой оперативностью сравнивать его с эталонным акустическим портретом исправного двигателя того же типа. Акустический сигнал снимается с силовой установки автомобильных базовых шасси с помощью нового средства технического диагностирования. Результаты: Разработанная методика диагностирования двигателей автомобильной техники по параметрам акустического сигнала дает возможность существенно повысить оперативность и достоверность поиска неисправностей в двигателях автомобильной техники, не прибегая к разборным методам диагностирования. Практическая значимость: Описанная методика и новое диагностическое оборудование позволяют сделать заключение о исправности силовой установки и заключение о дальнейшей эксплуатации или получить информацию о видах неисправностей в двигателе, что снизит время на диагностирование автомобильной техники в целом и ускорит процесс выявления неисправностей безразборным методом с выдачей рекомендаций по их устранению.
Ключевые слова: Автомобильная техника, методика диагностирования, нелинейный элемент, акустический сигнал, двигатель, реализационный базис линейного преобразования, эталонный спектр, оперативность.
Введение
Большую часть автомобильного парка гражданских промышленных предприятий страны составляют автомобили семейства «КАМАЗ», которые оснащены дизелями КАМАЗ-740, ЯМЗ-846, ЯМЗ-238 и т. д.
Техническое диагностирование (ТД) транспортной техники и машин является определяющим элементом системы планово-преду-
предительного технического обслуживания (ТО) и ремонта с периодическим контролем по техническому состоянию (ТС), регламентировано руководящими документами соответствующих ведомств РФ.
Постоянная модернизация, рост мощности, изменение технических характеристик и усложнение конструкции дизельных силовых установок (СУ) автомобильного транспорта (АТ) требуют постоянного совершенствования оснаще-
ния системы диагностирования. Современные технологии диагностирования дизельных двигателей транспортного средства, используемых в качестве СУ АТ, позволяют выявить их фактическое ТС с достаточной высокой точностью, которая достигается в стационарных условиях за счет применения дорогостоящего диагностического оборудования при длительных временных простоях техники.
Постановка задач исследования
К перспективным направлениям контроля ТС СУ относится метод диагностирования по параметрам спектра акустического сигнала (АС) во время ее работы. Для повышения точности и достоверности акустического метода диагностирования необходимо учитывать весь спектр сигналов, генерируемых СУ, в диапазоне частот от 0,1 Гц до 20 кГц. Внедрение метода диагностирования СУ АТ по параметрам АС дает возможность с высокой степенью достоверности определять ТС СУ, своевременно предупреждать отказы и поддерживать АТ в постоянной технической готовности, резко сократить время и трудозатраты на ее проведение в нестационарных условиях во время эксплуатации.
Поэтому работа, направленная на совершенствование методов, технологий и средств ТД СУ транспортных средств, является актуальной научной и производственно-технологической задачей. Ее цель - повышение надежности и готовности СУ АТ, а также специальной техники за счет повышения эффективности средств и методики диагностирования по параметрам АС.
Проведенные исследования АС показали, что его можно представить как совокупность всех акустических сигналов и их гармонических составляющих, охватывающих спектр от 0 до 20 кГц. Введением нелинейного преобразования для переноса АС в более высокую область частот создаются условия взаимодействия гармонических составляющих между собой (комбинационных составляющих). Данная
особенность преобразования АС позволила увеличить амплитуды таких сигналов с малой интенсивностью и выделить более информативные спектральные составляющие, что приводит к изменению спектра выходного сигнала, т. е. к изменению структуры спектрального изображения АС. Это дает возможность представить суммарный спектр АС в виде совокупности элементарных геометрических фигур (прямоугольников, квадратов, треугольников). Такое представление совокупного сигнала можно использовать для машинного распознавания образов, что существенно упрощает вопрос проведения диагностирования различных двигателей автомобильной техники и поиска неисправностей
[1-7].
Разработанный реализационный базис линейного преобразования АС на основе оптико-голографического метода их обработки позволяет в реальном масштабе времени проводить обработку сложного входного сигнала, что существенно сокращает время на обработку АС и принятие решения по выявленным неисправностям.
Методика диагностирования
Исходя из вышесказанного, методика диагностирования двигателей автомобильной техники по параметрам АС может состоять из логически последовательных этапов, представленных на рисунке в виде укрупненной блок-схемы:
1. Снятие АС работающего двигателя при помощи существующих методов приема и передачи звуковых волн (с использованием фонендоскопа) [6, 7]:
5(0 = ¿А [С08(Ц/ + фи ) + у + ф(.)],
(=1
где / - порядок обрабатываемого колебания; к -показатель количества обрабатываемых колебаний; А - амплитуда колебаний; О - частота колебаний; t - время; ф - сдвиг частоты колебаний; у - комплексная функция.
Укрупненная блок-схема методики диагностирования силовой установки автомобильных
базовых шасси по параметрам АС
2. Проецирование АС на мембрану с закрепленной в ее центре оптической системой из полупрозрачного и непрозрачного зеркал для преобразования АС в механические колебания этой мембраны, которая воспроизводит все частоты акустических колебаний (от 0 до да Гц), с помощью математической модели колебаний мембраны [6, 7]:
= z-
m=1
P J ¥
0mn m
U (r, ß, t ) =
(kmnr)sin rot
P
Ю2Jm -^mnJm+2 +
m
2 t
a Jm
œ„
aJ,
m+1
г Г
в котором г - радиус мембраны; в - угол в полярной системе координат; t - время; m - порядок
моды; Р0 - давление звуковой волны; J - функция Бесселя; Т - фундаментальные функции мембраны; к - волновое число; ю - круговая частота колебаний; р - плотность мембраны; а - натяжение мембраны.
3. Облучение мембраны прибора лазерным лучом с разложением его в оптической системе полупрозрачного и непрозрачного зеркал на два когерентных источника света, тем самым преобразовывая механические колебания мембраны в оптические колебания вида [6, 7]
Ег ^) = а0(г )ехр[- jюt ] х х {ехр[-/(д - кг)] + ехр[у(д - кг)]},
здесь (г) - амплитудное значение вектора напряженности электрического поля в данной точке пространства, ю - круговая частота колебаний.
4. Преобразование суммы оптического излучения в интерферентную картину с помощью математической модели нелинейного элемента реального времени [6, 7]:
Г(х) = С0в(х) - 81п(х), х = 5^) е [А, ю].
5. Регистрация интерферентной картин^1 с помощью фотодетектора и преобразование оптического излучения в электронный вид для дальнейшей передачи в программный комплекс обработки результатов измерений. Получение спектра, преобразованного АС в программном комплексе персональной электронно-вычислительной машины (ПЭВМ) [8].
6. Сравнение построенного спектра АС от двигателя автомобильной техники с эталонным спектром исправной силовой установки такого же типа из существующей базы знаний различных силовых установок:
Г (х) = гэт (x),
где ГЭТ (х) - эталонный спектр АС исправного двигателя такого же типа.
Если спектр АС от двигателя автомобильной техники тождественен спектру АС исправного двигателя такого же типа, то оператор делает вывод о том, что двигатель исправен.
7. Когда спектр АС от двигателя (Г (х)) не тождественен эталонному спектру АС исправного двигателя (ГЭТ (х)), оператор делает вывод о том, что исследуемый двигатель автомобильной техники неисправен.
8. Полученный спектр АС от двигателя (Г (х)) сравнивается со спектрами АС различных неисправностей ( гнеиспр (х)) из базы знаний неисправностей путем перебора; при совпадении указанных спектров оператор делает вывод о том, что найдена та или иная неисправность и дает указания на ее устранение [9, 10]. После этого происходит переход к шагу 1 настоящей методики.
Этапы методики повторяются до тех пор, пока все найденные неисправности не будут устранены.
Заключение
Разработанная методика диагностирования двигателей автомобильной техники по параметрам АС дает возможность с высоким уровнем оперативности и достоверности производить поиск неисправностей в этих двигателях, не прибегая к разборным методам диагностирования.
Сущность методики заключается в совершенствовании безразборных методов диагностирования двигателей автомобилей. Ее научная новизна заключается в применении существующего и разработанного математического аппарата для обработки АС двигателей, позволяющих со значительной достоверностью создать акустический портрет работающего двигателя и с высокой оперативностью сравнить его с эталонным акустическим портретом исправного двигателя того же типа, а в случае несовпадения акустических портретов на основе созданной базы знаний неисправностей оперативно обнаружить существующую неисправность и дать рекомендации оператору по ее устранению.
Практическая значимость разработанной методики заключается в оперативности получения информации об исправности (неисправности) двигателя и о видах неисправностей в двигателе. Это снизит время на диагностирование автомобильной техники в целом, ускорит процесс выявления неисправностей в реальном времени.
Библиографический список
1. Василенко Г. И. Голографическое опознавание образов / Г. И. Василенко. - М.: Сов. радио, 1977. -324 с.
2. Алгоритмы обучения распознавания образов / под ред. В. Н. Вапника. - М.: Сов. радио, 1973. -201 с.
3. Павлов Б. В. Акустическая диагностика механизмов / Б. В. Павлов. - М.: Машиностроение, 1971. -168 с.
4. Аркадьев А. Г. Обучение машины распознаванию образов / А. Г. Аркадьев, Э. М. Браверман. - М.: Наука, 1964. - 110 с.
5. Серобабин А. Т. Голографическая обработка цифровой радиотехнической информации / А. Т. Серобабин // Лазерные информационные системы космических аппаратов. - М.: Машиностроение, 1981. -С. 263-267.
6. Серобабин А. Т. Предварительное преобразование акустических сигналов в системах распознавания / А. Т. Серобабин, А. К. Соколенко // Математические методы распознавания образов. - Рига: ЭКБСОН, 1989. - С. 129-132.
7. Серобабин А. Т. Анализ звуковых колебаний мембраны телефона методом голографической интерферометрии / А. Т. Серобабин, Г. К. Климин // Помехоустойчивость и эффективность систем связи и управления. - Вып. 2. - Ставрополь: МО СССР, 1984. - С. 63-68.
8. Патент № 2016115114. Российская Федерация, МПК G01 М 15/02. Устройство для акустической диагностики двигателей / А. А. Горбачев, А. Т. Сероба-бин, Н. В. Ворончихин. - Заявл. 19.04.2016 г.; опубл. 24.09.2018 г. - Бюл. № 27.
9. Горбачев А. А. Оценка точности измерения пластин методом голографической интерферометрии / А. А. Горбачев // Материально-техническое обеспечение войск в реализации приоритетов национальной безопасности России, состояние и перспективы развития: сб. науч. статей. - СПб.: ВАМТО, 2016. -№ 1. - С. 166-169.
10. Горбачев А. А. Синтез нелинейного преобразования акустических сигналов при диагностике двигателя внутреннего сгорания / А. А. Горбачев // Материально-техническое обеспечение войск в реализации приоритетов национальной безопасности России, состояние и перспективы развития: сб. науч. статей. - СПб.: ВАМТО, 2016. - № 1. - С. 154-158.
Дата поступления: 20.10.2021 Решение о публикации: 24.10.2021
Контактная информация:
КРУЧЕК Виктор Александрович - д-р техн. наук,
проф.; victor.kruchek@yandex.ru
ГОРБАЧЕВ Андрей Александрович - начальник
кафедры; goraa02@mail.ru
ИВАНОВ Роман Алексеевич - ст. преподаватель;
senior.dachnik@yandex.ru
Methodology for diagnosing diesel engines of automotive vehicles by the parameters of the acoustic signal
V. A. Kruchek 1, A. A. Gorbachev 2, R. A. Ivanov 2
1 Emperor Alexander I Petersburg State Transport University, 9, Moskovsky pr., Saint Petersburg, 190031, Russian Federation
2 Military Academy for Logistics named after General of the Army A. V. Khrulev, 8, Makarova nab., Saint Petersburg, 199034, Russian Federation
For citation: Kruchek V.A., Gorbachev A.A., Ivanov R.A. Methodology for diagnosing diesel engines of automotive vehicles by the parameters of the acoustic signal. Proceedings of Petersburg State Transport University, 2021, vol. 18, iss. 4, pp. 571-577. (In Russian) DOI: 10.20295/1815-588X-2021-4-571-577
Summary
Objective: Development of a methodology for diagnosing engines of automotive vehicles by the parameters of an acoustic signal. Methods: A mathematical apparatus has been developed for processing acoustic signals of engines, which allows creating an acoustic portrait of the engine under test with high reliability and comparing it with high efficiency with a reference acoustic portrait of a serviceable engine of the same type. The acoustic signal is removed from the power plant of the car base chassis using a newly created technical diagnostic tool. Results: The developed methodology for diagnosing automotive engines by the parameters of an acoustic signal allows us to significantly increase the level of efficiency and reliability of troubleshooting in automotive engines without resorting to collapsible diagnostic methods. Practical importance: The developed methodology and new diagnostic equipment make it possible to conclude on the serviceability of the power plant and to give an opinion on further operation or to obtain information on the types of malfunctions in the engine, which will reduce the time for diagnosing automotive equipment in general and speed up the process of identifying malfunctions by a CIP method with the issuance of recommendations for their elimination.
Keywords: Automotive technology, diagnostic technique, nonlinear element, acoustic signal, engine, implementation basis of linear transformation, reference spectrum, efficiency.
References
1. Vasilenko G. I. Golograficheskoye opoznavaniye obrazov [Holographic pattern recognition]. Moscow, Sov. Radio Publ., 1977, 324 p. (In Russian)
2. Algoritmy obucheniya raspoznavaniya obrazov [Pattern recognition learning algorithms]. Ed. by V. N. Vapnik. Moscow, Sov. Radio Publ., 1973, 201 p. (In Russian)
3. Pavlov B. V. Akusticheskaya diagnostika mekha-nizmov [Acoustic diagnostics of mechanisms]. Moscow, Mashinostroyeniye Publ., 1971, 168 p. (In Russian)
4. Arkadiev A. G. & Braverman E. M. Obucheniye mashiny raspoznavaniyu obrazov [Learning a machine for pattern recognition]. Moscow, Nauka Publ., 1964, 110 p. (In Russian)
5. Serobabin A. T. Golograficheskaya obrabotka tsi-frovoy radiotekhnicheskoy informatsii [Holographic processing of digital radio information]. Lazernyye informat-sionnyye sistemy kosmicheskikh apparatov [Spacecraft laser information systems]. Moscow, Mashinostroyeniye Publ., 1981, pp. 263-267. (In Russian)
6. Serobabin A. T. & Sokolenko A. K. Predvaritel'noye preobrazovaniye akusticheskikh signalov v sistemakh raspoznavaniya [Pre-conversion of acoustic signals in recognition systems]. Matematicheskiye metody raspoz-navaniya obrazov [Mathematical methods for pattern recognition]. Riga, EKBSON Publ., 1989, pp. 129-132. (In Russian)
7. Serobabin A. T. & Klimin G. K. Analiz zvuko-vykh kolebaniy membrany telefona metodom gologra-
ficheskoy interferometrii [Analysis of sound vibrations of a telephone membrane by the method of holographic in-terferometry]. Pomekhoustoychivost' i effektivnost' sistem svyazi i upravleniya [Noise immunity and efficiency of communication and control systems], iss. 2. Stavropol, MO SSSR [Ministry of Defense of the USSR] Publ., 1984, pp. 63-68. (In Russian)
8. Gorbachev A.A., Serobabin A. T. & Voronchi-khin N. V. Ustroystvo dlya akusticheskoy diagnostiki dvigateley [Device for acoustic diagnostics of engines]. Patent no. 2016115114, Russian Federation, IPC G01M 15/02. Applied April 19, 2016; publ. September 24, 2018. Bul. no. 27. (In Russian)
9. Gorbachev A. A. Otsenka tochnosti izmereniya plastin metodom golograficheskoy interferometrii [Assessment of the accuracy of measuring plates by the method of holographic interferometry]. Material'no-tekh-nicheskoye obespecheniye voysk v realizatsii prioritetov natsional'noy bezopasnosti Rossii, sostoyaniye iperspek-tivy razvitiya [Material and technical support of troops in the implementation of the priorities of Russia's national security, state and development prospects]. Collection of scientific articles. Saint Petersburg, VAMTO [General Khrulev A. V. Military Academy of Material Logistics] Publ., 2016, no. 1, pp. 166-169. (In Russian)
10. Gorbachev A. A. Sintez nelineynogo preobra-zovaniya akusticheskikh signalov pri diagnostike dvigate-lya vnutrennego sgoraniya [Synthesis of nonlinear transformation of acoustic signals in the diagnosis of an internal combustion engine]. Material'no-tekhnicheskoye obespecheniye voysk v realizatsii prioritetov natsional'noy bezopasnosti Rossii, sostoyaniye i perspektivy razvitiya [Material and technical support of troops in the implementation of the priorities of Russia's national security, state and development prospects]. Collection of scientific articles. Saint Petersburg, VAMTO [General Khrulev A. V. Military Academy of Material Logistics] Publ., 2016, no. 1, pp. 154-158. (In Russian)
Received: October 20, 2021 Accepted: October 24, 2021
Author's information:
Victor A. KRUCHEK - D. Sci. in Engineering, Professor; victor.kruchek@yandex.ru Andrey A. GORBACHEV - Head of Department; goraa02@mail.ru
Roman A. IVANOV - Senior Lecturer; senior.dachnik@yandex.ru
