Caracteristici de diagnosticare de matrice bayesiană desen cu motor de diagnostic CIP
Copiați referință bibliografică formatată prin intermediul clipboard, sau faceți clic pe unul dintre link-uri pentru a importa într-un manager bibliografie.
import
Khaliullin FH 1. Akhmetzyanov IR 2
1 ORCID: 0000-0002-4864-197X, PhD, Universitatea Kazan Național de Cercetare Tehnică, 2 ORCID: 0000-0002-1825-0023, un student absolvent al Universității Agrare de Stat Kazan
CARACTERISTICI ALE DIAGNOSTIC matriceal în Bayes CIP DIAGNOSTIC motoarelor cu ardere internă
Articolul revizuit - compilarea algoritm matrice Bayesian de diagnostic cu diagnosticul CIP a motoarelor cu ardere internă și lipsa de informații statistice despre distribuția eșecurilor la timp de funcționare. Se propune determinarea distribuției de probabilitate de diagnostic în conformitate cu metodele de modelare statisticii matematice folosind. Acest lucru ia în considerare atât starea tehnică a motorului și timpul său de funcționare. Rezultatele obținute de simulare numerice sunt în acord cu funcționarea tehnică a motorului cu ardere internă și datele practice pot fi folosite pentru a face CIP algoritm de diagnostic.
Cuvinte cheie: diagnosticare, distribuția de compresie eșecuri.
Khayrullin F.H. 1. Akhmetzyanov I.R. 2
1 ORCID: 0000-0002-4864-197X, doctor în inginerie, Universitatea Tehnică Națională de Cercetare Kazan, 2 ORCID: 0000-0002-1825-0023, masterand al Universității Agrare de Stat Kazan
CARACTERISTICI ALE DIAGNOSTIC matriceal în Bayes CIP DIAGNOSTIC motoarelor cu ardere internă
În articolul - un algoritm de diagnostic pentru elaborarea matricei cu diagnosticul Bayes CIP a motoarelor cu ardere internă și lipsa de informații statistice privind distribuirea eșecurilor pe un timp de funcționare. Se propune determinarea distribuției de probabilitate de diagnostice conform metodelor de modelare matematică folosind datele statistice. Acest lucru ia în considerare atât starea tehnică a motorului și timpul său de funcționare. Aceste rezultate de simulare numerice sunt în concordanță cu funcționarea tehnică a motoarelor cu ardere internă cu date practice și pot fi folosite pentru a face CIP algoritmul de diagnostic.
Cuvinte cheie: diagnostic, distribuția de compresie eșecuri.
Precizie imbunatatita si eficienta CIP diagnosticarea motoarelor cu ardere internă este unul dintre succesul în rezolvarea problemei determinării parametrilor operațiunii tehnice [4]. Aplicarea Bayes algoritm în acest scop, în prezența unor informații statistice suficiente se justifică, în ciuda unora dintre ei grosime. Cu toate acestea, de multe ori informații despre starea tehnică a motorului, în funcție de parametrii de proiectare și timpul de funcționare nu este suficient, sau ele sunt contradictorii. Acest lucru contribuie, de asemenea, la metoda de recuperare totală în prezent comună a vieții motor cu ardere internă. Ca urmare, probabilitatea de rezultatul diagnosticului dat este sub pragul care necesită cercetări suplimentare. O soluție la problema determinării informațiilor lipsă pentru matricea bayesian de diagnosticare este o simulare numerică a timpului de funcționare a motorului cu ardere internă cu privire la variația intensității parametrilor stării sale tehnice.
Luați în considerare o metodă pentru determinarea distribuției probabilităților de diagnostic cu CIP diagnosticarea stării tehnice a motorului cu ardere internă bazat pe algoritmul Bayesian [1,2].
Pentru a determina diagnosticul de probabilitate Bayesian necesare pentru a face matrice de diagnostic, care se formează pe baza materialului statistic preliminar. Acest tabel conține probabilitatea de caracteristici de descărcare și de probabilitate suspectate de diagnostice corespunzătoare pentru diferite combinații de semne. Mărimea valorilor testelor determinate de numărul de posibile (posibile) prezintă semne de defectare și de eroare condiții.
În mod ideal, pentru completarea acestei matrice trebuie să mențină o cerere de înregistrare continuă a stării tehnice a motorului atunci când acesta trece fiecare întreținere regulată sistemele și mecanismele sale de blocare. După cum arată practica diagnostic, convergența satisfăcătoare a rezultatelor afișate atunci când dimensiunea eșantionului este mai mare 200. Trebuie remarcat, în conformitate cu documentația normativă și tehnică, nu toate componentele motorului componentele sunt evaluate starea tehnică la aceste lucrări. Prin urmare, sarcina de a umple matricea de diagnosticare dat de funcționare a motorului de influență reală la starea tehnică este relevantă.
Luați în considerare exemplul unui preparat de diagnostic pentru algoritmul de matrice pentru motorul Bayesian D-243 [5.6].
Alegerea celor patru state majore ale motorului și cele trei caracteristica de diagnosticare majore (parametru) a diferitelor manifestări de defecte:
- defecțiuni în sistemul de alimentare cu aer (IPS);
- o defecțiune la sistemul de alimentare cu combustibil (SPT);
- grupul defect cilindru-piston (CPG);
- în stare bună a motorului.
De obicei, durata de viață a motorului este determinată de detaliile sale de resurse de bază, care acționează ca blocul motor și arborele cotit. Presupunem că baza pentru revizia motorului limitează blocul condiție cilindru, care se caracterizează printr-o valoare extrem de scăzută de compresie în cilindru.
Ca o caracteristică de diagnosticare alege intensitatea schimbării parametrilor motorului la o singură schimbare în poziția setările controlerului de pârghii - funcțiile de răspuns. După cum se știe, ele reprezintă caracteristicile dinamice ale sistemului și dependent de starea acestuia [3]. Fiecare caracteristică are trei niveluri de stat: bune, satisfăcătoare și nesatisfăcătoare, sistemul de eroare corespunzător:
- intensitatea schimbări în frecvența de rotație;
- intensitatea se schimbă în alimentarea cu combustibil;
- intensitatea se schimbă în alimentarea cu aer.
Gama de ajustare de performanță de la bun la valori slabe determinate de valorile corespunzătoare ale acestor parametri la zero și limita de timp de funcționare a motorului. Aceste date trebuie să fie primite în condiții stand și acestea sunt utilizate pentru a determina condițiile la limită în diagnosticul.
Datele initiale pentru motor sunt diagnosticate ca:
- Reparații capitale;
- intervalele de întreținere;
practică de exploatare tehnică arată că, în calitate de întreținere programată pentru efectuarea și utilizarea consumabilelor originale starea tehnică a motorului cu ardere internă, după următoarea operație de întreținere (TO) este redusă la nominală sau aproape de valoarea pentru scăderea amplitudinii. Variația de intensitate a amplitudinii depinde de condițiile de funcționare a motorului și calitatea organizării lucrărilor la MOT.
defecte de diagnosticare matrice Bayesian sau disfuncții ale motorului la un parametrii de diagnostic selectat enumerate mai jos în tabelul 1
Tabelul 1 - matrice Diagnostic Bayes
Noi determinăm probabilitatea stării de diagnostic a motorului. dacă există una dintre manifestările posibile ale caracteristicilor comune. și.
Pentru a determina statisticile de probabilitate necesare la diferite diagnostice starea tehnică a motorului (compresie K) și în diferite perioade de funcționare L. Cu toate acestea, având în vedere datele limitate privind starea tehnică a motorului elementelor constitutive pot lua tehnici de modelare matematică probabilități de diagnostice.
Este bine cunoscut faptul că uzura motorului CPG este graduală și este determinată de condițiile de operare consumabile aplicabile și de această calitate. Se poate presupune că probabilitatea stare de CPG la schimbarea de la compresie Kmin la kmax variază exponențial (Fig. 1).
În același timp, trebuie remarcat faptul că probabilitatea stare de CGP cu creșterea timpului de operare variază în funcție de o lege continuă, conform figurii 2.
Fig. 1 Probability stare de CPG prin compresie K
Fig. 2 Probabilitatea de stare de utilizare CPG L
Apoi, legea schimbării de probabilitate stare de a motorului
Ea are forma prezentată în figura 3.
Fig. 3 - Probabilitatea de stare de CPG, în funcție de compresie și realizările
După cum se vede în figura 3, probabilitate maximă care pot fi reparate conturile condiție pentru comprimarea K = 35 la zero, timpul de funcționare L = 0 p.g. Minimul este atins atunci când probabilitatea de compresie valori K = 15 și L = funcționare timp de 8000 p.g.
Probabilitatea de a stabili diagnostice o defecțiune la sistemul de alimentare cu aer și o defecțiune în sistemul de combustibil. depind de obicei de timpul de funcționare a motorului și o exponențială au forma porțiuni prezentată în figura 4.
Figura 4. Probabilitatea de diagnostic și de evoluția
Modificările locale probabilitate amplitudinea specificată pe datele statistice și apar la timpul de funcționare, intervale de întreținere adecvate de timp de funcționare. Conform datelor statistice valorile acestor vârfuri sunt în interiorul P (D1) = 0,25-0,32 P (D2) = 0,30-0,41.
Metoda propusă simplifică procedura de modelare probabilitate aplicarea Bayes algoritm pentru diagnosticarea CIP a motoarelor cu ardere internă și pot fi aplicate în punerea în practică a acestui algoritm.