Русский
EnglishУДК:
629.331
DOI:
10.23968/1999-5571-2018-15-6-180-184
Страницы:
180-184
Аннотация:
Рассматривается возможность непрерывного контроля технического состояния автотранспортных средств, а именно состава отработавших газов. Предложен механизм, позволяющий без установки дополнительных датчиков получать информацию о составе отработавших газов по результатам анализа параметров работы двигателя, доступных по стандартному протоколу OBDII. Для анализа результатов описано применение искусственных нейронных сетей. Приведены результаты экспериментальных исследований, подтверждающие выдвинутые гипотезы.
Список цитируемой литературы:
- Замков Г. Е., Маслов С. А., Рубайло В. Л. Кислотные дожди и окружающая среда. М.: Химия, 1991. 144 с
- Невмержицкий Н. В. Методика оценки и прогнозирования экстремального загрязнения воздуха на автомагистралях мелкодисперсными взвешенными частицами PM10 и PM2.5: автореф. … дис. канд. техн. наук. СПб., 2017. 22 с
- Шароглазов Б. А., Фарафонтов М. Ф., Клементьев В. В. Двигатели внутреннего сгорания: теория, моделирование и расчет процессов. Челябинск: ЮУрГУ, 2005. 403 с
- Ежов А. Вылетели в трубу: к чему приведет «дизельгейт» // За рулем. 2005. 29 сентября. URL: https://www.zr.ru/content/articles/817339-vyleteli-v-trubu-k-chemu-prive... (дата обращения: 11.07.2018)
- Шалашов И. В. Байесовские методы принятия решений при управлении техническим обслуживанием по фактическому состоянию: дис. … канд. техн. наук. Н. Новгород, 2011. 147 с
- Корчагин В. А. Организация подсистемы предремонтного диагностирования агрегатов автомобилей при их централизованном ремонте по техническому состоянию: дис. … канд. техн. наук. Тюмень, 2014. 149 с.
- Воробьев С. А. Методика оценки влияния условий эксплуатации на техническую готовность автотранспортных средств: дис. … канд. техн. наук. СПб., 2013. 172 с
- Dong D. W., Hopfield J. J., Unnikrishnan K. P. Neural Networks for Engine Fault Diagnostics. Pasadena: Computation and Neural Systems California Institute of Technology, 1997. P. 635-644
- Katsuba Yu., Grigorieva L. Application of Artificial Neural Networks in Vehicles’ Design Self-Diagnostic Systems for Safety Reasons // Transportation Research Procedia. 2017. Vol. 20. Pp. 283-287
Ключевые слова: