Библиографическое описание:

Нгуен М. Т. Исследование методики проведения и математической модели оценки влияния технического состояния элементов электронных систем управления двигателем на экологические показатели // Молодой ученый. — 2013. — №11. — С. 157-160.

В статье представлены методики и математическая модель оценки влияния технического состояния элементов ЭСУД автомобиля на экологические показатели.

Ключевые слова: электронная система управления двигателем, экологические показатели, корреляционно-регрессионные зависимости.

В процессе проведения испытаний осуществляется имитация отказов элементов ЭСУД (датчика массового расхода воздуха — Дмрв; датчика положения дроссельной заслонки — Дпдз; датчика температуры воздуха во впускной системе — Двоз; датчика положения распределительного вала — Дпрв; регулятора добавочного воздуха — РДВ; датчика детонации — Ддет; датчика температуры охлаждающей жидкости — Дтож) с измерением CO, CH, O2, CO2 и λ на режимах работы двигателя [1]. Результаты измерения подлежат, в последующем обработке, с построением корреляционно-регрессионных зависимостей [2], отражающих изменение результирующих параметров (выбросов ОГ) в зависимости от технического состояния элементов ЭСУД, т. е.

,                                                                        (1)

где a0, a1, a2….an — коэффициенты уравнения регрессии;

x1,x2,….xn- управляемые в процессе эксперимента факторы (независимые переменные, характеризующие техническое состояние элементов ЭСУД).

В данном выражении в качестве множества выходных параметров A выступают:

A = (CO,CH,O2,CO2,λ),                                                                                               (2)

Управляемыми факторами xi  являются переменные вида:

                                                    (3)

При этом множеству факторов {xi} соответствует техническое состояние следующих элементов: x1Дмрв; x2Дпдз; x3Двоз; x4Дпрв; x5РДВ; x6Ддет; x7 Дтож.

Поскольку нагрузочные испытания проводятся в диапазоне заданных оборотов двигателя nдв и имитаций нагрузок Р на установившемся режиме движения автомобиля, то эти факторы (nдв и Р) выступают в качестве дополнительных при оценке вышеотмеченных результирующих параметров, т.е x8 nдв; x9P.

В общем виде необходимые исходные данные, включающие массив переменных  и выходные параметры, получаемые в процессе экспериментальных исследований, представлены в табл.1 и 2. В данных таблицах отражены условия проведения эксперимента для случаев имитации движения автомобиля на установивших режимах (имитация осуществляется путем задания нагрузки и оборотов двигателя на нагрузочном стенде на прямой передаче КПП) и условия эксеримента при работе двигателя на режимах холостого хода для задаваемых оборотов nдв =1000 об/мин и повышенных оборотов nдв =2500 об/мин. (т. е. без имитации движения автомобиля).

Проверка многофакторных моделей (1) на адекватность производится по критерию Фишера и средней ошибке аппроксимации [3].

Оценка полученной математической модели производится путем сравнения критерия Фишера F с его табличным значением [F].

Модель считается адекватной, если выполняется условие

F ≥ [F]                                                                                                                            (4)

или

,                                                                             (5)

где k — объем выборки;

n — число независимых факторов модели;

[F] — табличное значение критерия Фишера для заданного уровня значимости и числа степеней свободы (k-n-1);

 — квадрат множественного коэффициента корреляции.

Для оценки тесноты связи между результирующим признаком  и независимыми переменными факторами x1,x2,…xn применяется коэффициент множественной корреляции, Ry\.x1,x2,…,xn, позволяющий оценивать влияние совместного действия всех рассматриваемых в модели факторов x1,x2,…xn на результирующий признак y [1]. Его величина определяется из выражения вида:

,                                                          (6)

где yj — экспериментальные значения результирующего признака ;

f(x1,x2,…,xn) — уравнение множественной регрессии, полученное в результате аналитической обработки исходных данных yj; x1j,x2j,…,xnj;

 — среднее значение результирующего признака

.                                                                                                                 (7)

Единицей измерения одновременного влияния, оказываемого вариациями всех исследуемых факторов, является квадрат множественного коэффициента корреляции или коэффициент множественной детерминации [1].

.                                                                                                 (8)

В процессе построения многофакторных моделей (1) и определения коэффициентов уравнений регрессии ai необходима оценка степеней влияния xi на y, выражаемых через β -коэффициенты [1] т. е.

                                                                                                                 (9)

В (9) β — коэффициенты показывают на какую долю своей единицы измерения σ(y) изменится показатель y (т. е. CO,CH,O2,CO2,λ), если фактор xi изменится на свою единицу σ(xi) при условии, что все остальные факторы остаются неизменными.

Таким образом, практическая реализация экспериментальных исследований позволит оценить, через коэффициенты , влияние технического состояния элементов (датчиков) x1,x2,….x7 а также оборотов двигателя x8 и нагрузки x9 на выходные диагностические параметры Aj, т. е. на CO,CH,O2,CO2,λ. Это обеспечит получение оценочных статистических характеристик  изакономерностей распределений F(βi), выступающих в качестве безусловных вероятностей проявления образов βi для каждого выходного параметра Aj.

Таблица 1

Пример представления входных и выходных параметров в процессе проведения эксперимента (имитация движения автомобиля и нагрузки на установившихся режимах)

Независимые переменные

Р,

кгс

Nei, л.с

Vai, км/ч

Выходные параметры

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

X9

СОi %

CHi, млн-1

O2, %

СО2i %

λi

1

.

1

1

.

1

1

.

1

1

.

1

1

.

1

1

.

1

1

.

1

nдв1

.

nдвn

Р1

.

Рn

Ne1

.

Nen

Va1

.

Van

СО(1)

.

СО(n)

CH(1)

.

CH(n)

О(1)

.

О(n)

СО2(1)

.

СО2(n)

λ1

.

λn

-1

.

–1

1

.

1

1

.

1

1

.

1

1

.

1

1

.

1

1

.

1

nдв1

.

nдвn

Р1

.

Рn

Ne1

.

Nen

Va1

.

Van

СО(1)

.

СО(n)

CH(1)

.

CH(n)

О(1)

.

О(n)

СО2(1)

.

СО2(n)

λ1

.

λn

1

.

1

-1

.

–1

1

.

1

1

.

1

1

.

1

1

.

1

1

.

1

nдв1

.

nдвn

Р1

.

Рn

Ne1

.

Nen

Va1

.

Van

СО(1)

.

СО(n)

CH(1)

.

CH(n)

О(1)

.

О(n)

СО2(1)

.

СО2(n)

λ1

.

λn

1

.

1

1

.

1

-1

.

–1

1

.

1

1

.

1

1

.

1

1

.

1

nдв1

.

nдвn

Р1

.

Рn

Ne1

.

Nen

Va1

.

Van

СО(1)

.

СО(n)

CH(1)

.

CH(n)

О(1)

.

О(n)

СО2(1)

.

СО2(n)

λ1

.

λn

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

1

.

1

1

.

1

1

.

1

1

.

1

1

.

1

1

.

1

-1

.

–1

nдв1

.

nдвn

Р1

.

Рn

Ne1

.

Nen

Va1

.

Van

СО(1)

.

СО(n)

CH(1)

.

CH(n)

О(1)

.

О(n)

СО2(1)

.

СО2(n)

λ1

.

λn

Таблица 2

Пример представления входных и выходных параметров в процессе проведения эксперимента (условия работы двигателя на режимах холостого хода для задаваемых оборотов двигателя nдв =1000 об/мин и повышенных оборотах nдв =2500об/мин).

№ п.п

Независимые переменные

Выходные параметры

Дмрв

Дпдз

Двоз

Дпрв

РДВ

Ддет

Дтож

nдв

СОi, %

CHi, млн-1

O2, %

СО2i, %

λi

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

1

2

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1000

2500

СО(1)

СО(2)

CH(1)

CH(2)

О(1)

О(2)

СО2(1)

СО2(2)

λ1

Λ2

1

2

-1

—1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1000

2500

СО(1)

СО(2)

CH(1)

CH(2)

О(1)

О(2)

СО2(1)

СО2(2)

λ1

Λ2

1

2

1

1

-1

—1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1000

2500

СО(1)

СО(2)

CH(1)

CH(2)

О(1)

О(2)

СО2(1)

СО2(2)

λ1

Λ2

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

1

2

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

-1

—1

1000

2500

СО(1)

СО(2)

CH(1)

CH(2)

О(1)

О(2)

СО2(1)

СО2(2)

λ1

Λ2

Проведенные предварительные исследования и их экспериментальная реализация позволят, в конечном итоге, подойти к разработке математической модели оценки диагностической ценности выявления технического состояния рассматриваемых элементов, с последующей разработкой рациональных процедур (планов) проверок технического состояния ЭСУД, влияющих на восстановление экологических показателей работы двигателя.

Литература:

1.      Нгуен Минь Тиен. Исследование режимов проведения стендовых испытаний электронных систем управления двигателем автомобиля/ Журнал «Молодой ученый»./ М., 11/2013.

2.           Вероятностно-статистические методы на автотранспорте. Галушко В. Г. Издательское объединение «Вища школа», 1976, — с.232.

3.           Завадский Ю. В. Решение задач автомобильного транспорта и дорожно-строительных машин с помощью регрессионно-кореляционного анализа (Учебн. пособие для слушателей ФПК) — М.: 1981. — 116 с.

Основные термины: технического состояния элементов, движения автомобиля, состояния элементов ЭСУД, влияния технического состояния, оценки влияния технического, имитации движения автомобиля, экологические показатели, оборотов двигателя, элементов ЭСУД автомобиля, датчика температуры, датчика положения, оборотов nдв, оборотов двигателя nдв, состояния элементов электронных, датчика положения распределительного, датчика положения дроссельной, отказов элементов ЭСУД, оборотов двигателя x8, датчика температуры воздуха, датчика массового расхода

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle