CC BY
0
УДК 656.13
ОБОСНОВАНИЕ СТРУКТУРЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ТРАНСПОРТНОГО СРЕДСТВА НА ОСНОВЕ МАТРИЧНОГО QR-КОДА
Р.Н. Сафиуллин1, О.П. Пыркин2, К.В. Сорокин3
Санкт-Петербургский Горный университет, 199106, Санкт-Петербург, Васильевский остров, 21 линия д.2, Россия
В статье проанализированы основные направления по сокращению времени нахождения транспортного средства в ремонте на автотранспортном предприятии, с учетом выявленных недостатков существующих методов контроля технического состояния транспортных средств, не позволяющие эффективно обрабатывать и хранить большие объемы статистических данных, что ведет к невозможности прогнозирования возникновения неисправности и, в связи с этим определения номенклатуры запасных частей с заданной точностью. Рассмотрен метод автоматизированного контроля технического состояния транспортного средства (ТС) в процессе перевозки грузов посредством применения матричного QR-кода с целью проведения бесконтактной идентификации состояния транспортных систем. Проанализирован принцип функционирования систем передачи данных, виды обеспечения, используемые при проектировании систем. Установлена необходимость мониторинга состояния ТС и разработки системы информирования водителя и других участников дорожного движения систем о техническом состоянии автотранспортных средств и транспортной инфраструктуры в режиме реального времени. Рассмотрен принцип работы бортовых информационно-управляющих систем (БИУС), при помощи которых осуществляется сбор информации о техническом состоянии транспортного средства, а также типы мультиплексных шин БИУС и их параметры. Предложена модель сбора и вывода информации, получаемой с БИУС, посредством матричного QR кода, описана структура QR кода для корректного функционирования предложенного метода.
Ключевые слова: метод удаленной диагностики, матричный QR-код, адаптивно-управляемый подход, оптимизации поставок запасных частей, техническое обслуживание, транспортные средства.
AN ADAPTIVELY MANAGED APPROACH TO OPTIMIZING THE SUPPLY OF SPARE PARTS TO VEHICLES BASED ON FUNCTIONAL DIAGNOSTICS USING A MATRIX QR
CODE
R.N. Safiullin, O.P. Pyrkin, K.V. Sorokin
St. Petersburg Mining University, 199106, St. Petersburg, Vasilievsky Island, 21 line 2, Russia The article analyzes the main directions for reducing the time a vehicle is under repair at a motor transport enterprise, taking into account the identified shortcomings of existing methods for monitoring the technical condition of vehicles that do not allow efficient processing and storage of large amounts of statistical data, which leads to the impossibility of predicting the occurrence of a malfunction and, in connection with this definition of the nomenclature of spare parts with a given accuracy. The method of automated control of the technical condition of a vehicle (V) in the process of transportation of goods through the use of a matrix QR code in order to carry out contactless identification of the state of transport systems is considered. The principle of functioning of data transmission systems, types of support used in the design of systems are analyzed. The necessity of monitoring the state of the vehicle and developing a system for informing the driver and other road users of systems about the technical condition of vehicles and transport infrastructure in real time has been established. The principle of operation of the on-board information and control systems (CIMS), which collect information about the technical condition of the vehicle, as well as the types of multiplex buses of the CIMS and their parameters, is considered. A model for collecting and displaying information received from the CIMS using a matrix QR code is proposed, the structure of the QR code for the correct functioning of the proposed method is described.
Key words: remote diagnostics method, matrix QR code, adaptive-driven approach, spare parts supply optimization, maintenance, vehicles.
Введение
Важнейшей задачей, решаемой на государственном уровне, является развитие интеллектуальных транспортных систем, которые обеспечивают: рост эффективности использова-
ния дорожной сети; создание механизма управления транспортной системой в режиме реального времени и могут быть использованы для удаленного контроля технического состояния транспортного средства [1].
1 Сафиуллин Равиль Нуруллович - доктор технических наук, профессор кафедры Транспортно-техниче-ских процессов и машин тел. +7 (911) 198-9566, e-mail:, Safiullin_RN@pers.spmi.ru;
2Пыркин Олег Петрович (соискатель), e-mail: safravi@mail.ru;
3Сорокин Кирилл Владиславович (студент), e-mail:, kiros_00@bk.ru.
Изменение коэффициента технической готовности, оказывает значительное влияние на развитие транспортной системы, одним из способов увеличения данного показателя, является заблаговременная поставка запасных частей для технического обслуживания и ремонта [2].
В связи с постоянным усложнением конструкции, появлением новых высокотехнологичных систем управления транспортными средствами, а также с увеличением объема транспортной работы, необходимо разработать новые подходы к контролю технического состояния транспортных средств посредством удаленного диагностирования с целью заблаговременного планирования ремонтных работ. Внедрение интеллектуально-транспортных систем в состав транспортного средства способствует созданию полностью автоматизированных транспортных средств. Перспективным направлением исследований является разработка технических решений, обеспечивающих возможность интеллектуального взаимодействия между различными объектами транспортного процесса посредством информационных и коммуникационных технологий. Система передачи данных от транспортного средства (ТС) в единый информационно аналитический комплекс представляет собой сложную систему, обеспечивающую взаимодействие и обмен информацией между бортовыми системами и отдельными компьютерами и серверами на физическом уровне [3]. Существует нерешенная задача мониторинга технического состояния систем транспортного средства в режиме реального времени. Одно из возможных решений - использование матричного QR кода для получения информации водителем и обмена информацией с транспортной инфраструктурой на основании приказом Министерства транспорта Российской Федерации от 23.06.2021 №208 «Об утверждении Порядка обеспечения доступа к данным с технических средств обеспечения транспортной безопасности на объекте транспортной инфраструктуры или транспортном средстве», в котором поставлен приоритет - накопление, обработка и хранение в электронном виде возможности получения информации по запросу в режиме реального врем е
н Основная часть
и На основании результатов исследования процесса совершенствования поставок запасных частей автотранспортных предприятий, с учетом их «замещения» был разработан алгоритм цптимизации поставок запасных частей с учетом информационно-логистической поддержки про-л ь
юз
п о
цесса восполнения их ресурса на основе разработанного метода удаленной диагностики транспортных средств, с применением динамичного матричного QR-кода и средств автоматической фотовидеофиксации, представленный на рисунке 1.
Алгоритм предполагает оптимизацию процесса поставок запасных частей на каждом этапе на основе системного подхода с учетом разработанных экономических критерий и результатов исследований тенденций развития науки и техники, данных удаленной диагностики, сбора информации по рынкам поставок запасных частей (ЗЧ), на основании которого производится предварительный выбор и оценка ЗЧ , сравнение и выбор конкурентов, поставляющих запасные части. Расчет удельных затрат, конкурентноспособных аналогов и других коэффициентов, позволяет осуществить их сравнение и выбор оптимального варианта поставки запасных частей.
Большинство мировых автопроизводителей используют встроенные системы автоматического диагностирования. Устройства работают на базе микропроцессоров, с записанным на них уникальным программным обеспечением, доступным только производителю транспортного средства, данные устройства в автоматическом режиме осуществляют фиксацию показаний с датчиков и выдают предписания о необходимости внешнего вмешательства. В результате проведенного анализа средств диагностирования выявлены следующие функциональные недостатки [4]:
- полученная информация, от транспортного средства не позволяет отследить динамику измерения его технического состояния;
- запись информаций в память электронного блока управления о неисправности происходит на момент возникновения таковой, что исключает возможность недопущения возникновения неисправности;
- считывание и полное декодирование параметров неисправностей возможно только в условиях сервисного центра, с применение диагностического оборудования.
Для оценки технического состояния транспортных средств применяют различные средства и методы диагностирования, например, широкое распространение, получили анализаторы двигателя (универсальные мотор-тестеры), узкоспециализированные тестеры для диагностики отдельных узлов, встроенные системы самодиагностирования, устанавливаемые заводом изготовителем непосредственно на транспортное средство. Комплексные электроизмеритель-
ные приборы, производящие измерения в режиме реального времени тех или иных параметров работы мотора. К таким параметрам можно отнести осциллограммы различных электрических сигналов, позволяющие оценить, в том числе и состояние механической части двигателя. В отличии от диагностических сканеров,
комплексные измерительные приборы (мотор-тесторы), не имеют «привязки» к определенной электронной системе управления двигателем, что позволяет их применять на автомобилях с любой системой управления [3].
Рисунок 1 - Алгоритм оптимизации поставок запасных частей с учетом информационно -логистической поддержки процесса восполнения их ресурса
Для повышения качества контроля технического состояния в процессе движения транспортных средств разработана упрощенная структура автоматизированной системы контроля технического состояния транспортного средства на основе матричного QR-кода (рисунок 2). Предложенный метод позволяет обеспечивать «удаленно» контроль технического состояния транспортных средств, проверку наличия электронных перевозочных документов, маршрута движения транспортного средства, а также внесений платы проезда по дороге и т.д.. В перспективе широкое применение данного метода позволит вывести критерии оценки эффективности функционирования транспортного
средства [6], входные показатели которого могут быть заложены и прочие данные, связанные с состояние транспортной инфраструктуры, участниках дорожного движения и дорожных условиях (Рис 3).
Для практической реализации данного метода была разработана «Автоматизированная система удаленной диагностики технического состояния транспортных средств на основе матричного QR-кода» (патент на изобретение № 2792386 от 24 января 2023 г.). В данном изобретений решается задача, заключающаяся в улучшении контроля движения ТС с помощью матричного QR-кода, который постоянно обновля-
ется и затем считывается системами фотови-деофиксаций.
Рисунок 2 - Упрощенная структура автоматизированной системы контроля технического состояния транспортного средства на основе матричного QR-кода
С
е т с и с
¡Г-о н н о и я
03
а а о -е н и
«
о
н а о
РЧ
V
Рисунок 3 - Модель вывода информации посредством матричного QR кода
Данное изобретение направленно на решение задачи по совершенствованию контроля
над движением транспортных средств, на основе передачи обновляющейся информации с
матричного QR-кода, расположенного на транспортном средстве и считываемого системами фото-видео фиксации [6]. Для распознавания информации, QR-код должен иметь квадратную форму и располагать в себе ряд дополнительных элементов (Рис. 4).
Рисунок 4 - Структура QR-кода: а) области для позиционирования QR-кода, б) маркировка выравнивания, в) полосы синхронизации, г) информация о версии, д) код маски и уровня коррекции, е) данные с кодами коррекции, ж) отступ вокруг кода
Элементы QR-кода, выделенные на рисунке 4 (а) используются для позиционирования при считывании, дополнительной информации в себе не несут. Элемент на рисунке 4 (б) используются для более точной ориентации, в случае использовании большого QR-кода. Количество версии применяемых QR-кодов на сегодняшний день насчитывается более 40, для определения версии используется область выделенная на рисунке 4 (г).
На рисунке 4 представлена информация об ошибках. Кроме того, выделенная область облегчает сканирование QR кода. В области (е) содержатся данные, например техническом состояния ТС, электронные перевозочные документы и т.д. Область, выделяющая все элементы QR-кода от окружения, выделана на рисунке 4 (ж).
Реализация данного метода происходит в следующим образом.
Необходимая информация в виде матричного динамичного QR-кода поступает на монитор, расположенный на передней части транспортного средства 1. К системам автоматической фото-видео фиксации, имеющим возможность считывать закодированную информацию, к примеру по стандарту RS-232, подсоединен преобразователь 3, с возможность выбора одного из радиоканалов и последующей передачей сигналов системой автоматической фото-видеофиксацией 2 через запросчик/ответчик 4 на снабженный трансмиттером (не показан) при-емо-передатчик 5, обеспечивающий радиосвязь, с передачей от оптической метки QR-кода 1 ин-
формации о техническом состоянии транспортного средства, массы транспортного средства, маршрута его движения и о электронных перевозочных документах, через корпоративные 6, например, МВД или Интернет защищенные 7 радиоканалы как с автоматизированной системой ДПС 8, так и с локальными пользователями (не показанными на рисунке 1) по радиоканалам, имеющим устойчивую работоспособность в условиях эксплуатации (помехи, передача с подвижных объектов и др.) предложенного изобретения [7, 8].
Сигнал от передатчика колебательного контур-радиочастотного идентификатора 9 поступает на установленное на транспортном средстве (не показано) устройство выполняющего роль приемника и передатчика, совмещенное с устройством для автоматического распознавания сигналов 10, а затем обрабатывается электронным блоком управления подачи топлива 11 с целью ограничения его подачи и принудительного изменения скорости движения транспортного средства, вплоть до полной его остановки [5].
Рисунок 4 - Схема автоматизированного контроля движения транспортных средств с использованием матричного ОЯ-кода
На основе проведенного исследования разработана методика, способная решить научную задачу по формирования наилучшего плана поставок запасных частей [9].
Методика основывается на получении данных от транспортного средства в реальном времени, что позволяет, скорректировать работу его работу, спланировать проведение ремонтных работ и организовать заказ запасных частей, до возникновения отказа [10].
Алгоритм работы автоматизированной
системы диагностирования транспортного средства представлен в виде закольцованного
цикла на рисунке 5.
Рисунок 5 - Схема реализации метода контроля технического состояния: 1 - Получение данных от автомобиля; 2 - Заказ запасных частей, планирование ТО или Р.; 3 - Проведение ТО или Р.; 4 - Эксплуатация ТС; 5 - Мониторинг параметров транспортного средства.
Данный метод повышает безопасность эксплуатаций транспортного средства, сокращает время простоя, предоставляет возможность заблаговременного планирования ТО и Р по маршруту движения транспортного средства [11]. При этом благодаря постоянному мониторингу параметров транспортного средства, появляется возможность, более полно использовать резусных узлов и агрегатов.
Для непосредственного использования данного метода разработан лабораторный комплекс, предназначенный для реализации перспективных технических решений и схем по управлению ТС, который позволяет сформулировать приоритетные прикладные научно-исследовательские задачи, способствующие созданию и внедрению интеллектуальных транспортных систем.
Заключение
Таким образом, был разработан метод автоматического контроля технического состояния систем транспортных средств на основании матричного QR кода. Выявлены существенные недостатки существующих методов контроля технического состояния транспортных средств, не позволяющие эффективно обрабатывать и хранить большие объемы статистических данных. Определена необходимость сформировать статистические данные диагностических параметров транспортных средств в процессе их эксплуатации. Установлена необходимость мониторинга состояния ТС и разработки системы информирования водителя и других участников
дорожного движения систем о техническом состоянии автотранспортных средств и транспортной инфраструктуры в режиме реального времени. Результатом проведенного исследования является, разработанное изобретения «Автоматизированная система удаленной диагностики технического состояния транспортных средств на основе матричного QR-кода» и методика, позволяющая эффективно проводить оценку технического состояния транспортного средства, находящегося в движении, при этом автоматически формируя базу статистических данных. Методика основывается на использовании средств фотовидеофиксации и матричного QR-кода. Данные, внесенные в матричный QR-код, также могу содержать не только информацию о техническом состоянии транспортного средства, но и электронные перевозочные документы. Применение методики технического контроля транспортных средств с использованием матричного QR-кода позволит, позволит повысить эффективность функционирования наземного транспорта и обеспечить требуем уровень технической готовности, что в свою очередь положительно повлияет и безопасность дорожного движения.
Литература
1. Safiullin R.N, Reznichenko V.V., Gorlatov D.V. Modeling and optimization of processes of transportation of heavy cargoes based on the automation of monitoring systems for the motor vehicles movement. //IOP: Earth and Environmental Science (EES). -2019 - № 378(2019). - 012069 - doi:10.1088/1755-1315/378/1/012069.
2. Patent for PM No. 174174 of the Russian Federation. Automated system for monitoring data on the technical condition of the internal combustion engine of a vehicle / Safiullin R.N. / Published 05.10.2011. Bull. No. 28.
3. Belikova D.D., Morozov E.V., Khisamutdinova E.L. Optimum control of mining machine power units in a range of operating conditions using the MIAB motor oil quality control system. Mining Information and Analytical Bulletin, 2021, (6). pp. 95-103.
4. Safiullin R.N. Automated traffic control systems for road transport. Monograph. Edited by R.N. Safiullina. -St. Petersburg: Lan, 2019. - 544 p.
5. Safiullin R.N. Optimal control of the internal combustion engine in the range of operating conditions when using ASSI // Vestnik grazhdanskikh inzhenerov. 2014. No. 1(42). pp. 121-126.
6. Komarov Yu.Ya., Fedotov V.N., Antropov D.S. Analysis of the technical condition of cars. / Bulletin of transport. 2008. No. 8. p. 35-38.
7. Safiullin R.N. Intelligent onboard systems in road transport: monograph. - M. - Berlin: Direct - Media. 2017. - 355 p.
