УДК 62-932.2

ПОВЫШЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ БЕЗОТКАЗНОСТИ С ПОМОЩЬЮ УДАЛЕННОГО ДИАГНОСТИРОВАНИЯ АВТОМОБИЛЕЙ

 

IMPROVEMENT OF  VEHICLE'S RELIABILITY INDICATORS USING REMOTE DIAGNOSIS

 

Пегачков А.А. (Московский автомобильно-дорожный технический университет (МАДИ), г.Москва, РФ)

 

Pegachkov A.A.

(Moscow Automobile and Road Construction State Technical University (MADI))

 

Рассмотрены вопросы по применению системы удаленного контроля технического состояния каждого автомобиля из парка для оценки возможных последствий при обнаруженных диагностических кодах неисправностей, а также сбора статистических данных для дальнейшего внесения изменений в технологические процессы изготовления.

The article discusses the possibility of practical application of remote monitoring of the technical condition of the car's systems, to assess the possible consequences in the event of detection of diagnostic trouble codes (DTC) and the collection of statistical data for future changes in production processes.

 

Ключевые слова: алгоритм, диагностические коды неисправностей, диагностика, техническое состояние, система, надежность, статистические данные, работоспособность

Keywords: algorithm, fault codes (DTC), diagnostic, technical condition, system, statistical data, reliability

        

В наши дни современные диагностические системы, используя информацию из шин передачи данных в автомобилях, позволяют получить доступ к информации о техническом состоянии конкретной единицы из парка автомобилей.

Кроме того, данную информацию можно использовать для  дальнейшего внесения изменений в технологические процессы изготовления как отдельных компонентов, так и систем в целом, в том числе при создании новых поколений автомобилей.

При мониторинге информации о техническом состоянии конкретного автомобиля, опираясь на полученные коды неисправностей, но без создания специальных критериев, сложно однозначно оценить техническое состояние автомобиля или последствия его дальнейшей эксплуатации. Одни и те же диагностические коды, и их сочетания, могут быть индикаторами различных неисправностей, и, при этом, приводить к разным последствиям - от потери управления автомобилем до отсутствия последних.

Для водителя эти коды могут быть невидимыми, а даже если зажглась сигнальная лампа «Check Engine», водитель не сможет точно установить причину ее активации. Ведь она могла быть активирована как из-за некачественного топлива, так и из-за выхода из строя одной из катушек зажигания.

 В данном случае существует высокая вероятность, что данная неисправность может в короткий срок вывести из строя каталитический нейтрализатор, замена которого относится к дорогостоящему виду ремонта.

Для проведения правильной диагностики нужно проводить определенные работы по разработке специальных компьютерных программ, повышающих ремонтопригодность, при создании показателей и характеристик процессов диагностики для различных моделей автомобилей. В  статье речь идет только об автомобилях, имеющих соответствующие шины передачи данных, и систему бортовой диагностики OBD-2, поддерживающих ряд протоколов SAE J1850 PWM; SAE J1850 VPW; ISO14230-4 KWP; ISO15765-4 CAN; SAE J1939 CAN; USER1 CAN; USER2 CAN, а также протокол J1939 для грузовых автомобилей.

Оценку значимости информации можно провести с учетом алгоритма, имеющего в своей основе расширенный подход с использованием статистических накопленных данных (рис 1).

Рисунок 1-  Алгоритм расширенной диагностики при получении системой диагностических кодов неисправностей

 

Известно, что определенные симптомы и их комбинации могут харак­теризовать техническое состояние нескольких  автомобилей парка.

Поэтому, нужно рассматривать как систему технических состояний - в нашем случае речь идет о зафиксированных и переданных диагностических кодах неисправностей, так и систему симптомов этих состояний, т.е. показателей диагностических параметров. При проведении диагностики, область возможных значений показателей диагностических параметров можно разбить на интервалы для того, чтобы первоначально выявить - попал ли контролируемый параметр в один из интервалов. При таком подходе к проверке изменения параметра, результат диагностического исследования может рассматриваться как параметр, принимающий несколько состояний.

В области оценки показателей того или иного параметра в автомобильной области, мы можем использовать два или три возможных состояния исследуемого диагностического параметра.

Для осуществления удаленной диагностики примем за основу следующую схему подключения:

1. Используя стандартный разъем DLC (16 pin), мы можем подключить к нему диагностический прибор «Vgate Scan» (рис.2) , программное обеспечение которого может работать в паре со смартфоном, так как в него встроен передатчик беспроводной персональной сети BLUETOOTH. При этом, смартфон тоже должен иметь возможность работы по данному протоколу связи. Основные возможности прибора включают в себя чтение кодов неисправностей с описанием, а также других параметров, таких как частота оборотов и нагрузка двигателя, температура охлаждающей жидкости и т.д.

2. Связь центрального ПК со смартфоном, находящимся у водителя, можно реализовать с помощью программы, которая может  обращаться к любому автомобилю, используя сотовую (интернет) связь.

Рисунок 2- Диагностический прибор, «Vgate Scan», работающий по протоколу OBD-2

 

Известно, что при появлении неисправности происходит изменение диагностических параметров той или иной системы автомобиля. Тем не менее, при наличии определенного опыта и знаний в области диагностики, специалист может успешно определять причину возникновения неисправности. При этом, осуществить анализ всех полученных кодов неисправностей, а также всех параметров системы, при различных проявлениях или режимах нереально. Поэтому для того, чтобы провести процесс диагностирования с максимальной достоверностью, нужно в состав диагностического комплекса включить специальное программное обеспечение, созданное на базе экспертной системы, построенной по принципу искусственного интеллекта.

В основе программы будет лежать принцип работы с базой данных с использованием логики. Принцип создания системы следующий - система  получает данные о диагностических кодах и генерирует сообщение о возможности или невозможности дальнейшей эксплуатации транспортного средства.

Разделим систему на два элемента - базу данных и подсистему логических выводов, которая будет делать заключение на основе этой базы данных. Известно, что различные системы, основанные на знаниях, будут выдавать более достоверный результат при сравнительно большем объеме базы данных. Поэтому базу данных системы нужно постоянно заполнять новыми данными и чем больше информации будет введено в базу данных, тем больше работа системы будет близка к работе эксперта. Поэтому в системе должна быть также и подсистема, которая будет служить для корректировки и пополнения базы данных. Расширение базы данных будет происходить как путем самообучения, так и путем внесения последних статистических данных извне. Подсистема логических выводов будет образовывать цепь рассуждений, для того, чтобы получить новые знания, при использовании существующих знаний. При этом, подсистема логических выводов может быть реализована на основе дедуктивного вывода (прямого, обратного, смешанного), вывода при поиске решения с разбивкой на последовательность подзадач, нечеткого вывода, вероятностного вывода, вывода с использованием механизма лингвистической переменной и т.д.

Для решения данной задачи нами был выбран язык программирования Dеlphi 7.

Далее приведем описание, каким образом для автомобилей с протоколом OBD-2 можно осуществить деление всех возможных диагностических кодов по уровням важности, для того, чтобы соответствующим образом проинформировать водителя. Упростим тип сигнала, получаемый водителем после обработки и принятия решения системой до трех уровней важности.

«Уровень 1» связан с нештатной работой системы или угрозой безопасности, где коды ошибок, отнесенные системой к данному уровню, требуют немедленной остановки и возврата автомобиля путем принудительной эвакуации.

«Уровень 2» связан со штатными режимами функционирования систем автомобиля, где следствием является немедленное возвращение автомобиля своим ходом.

«Уровень 3» связан с работой систем или ошибками, не связанными с безопасностью или дальнейшему выходу из строя дорогостоящих деталей.

В основе программы (рис.3) лежит прикладная единица, структура которой состоит из трех элементов: диагностического кода (1), его расшифровки, т.е. описания неисправности (2), а также степени важности этой неисправности (3). При этом номер ошибки ограничен пятью символами, а описание неисправности 70 символами.

 

Диагностический код (Код DTC)

Описание неисправности

Степень важности

Type

Tf=record

Diag:string[ 5];{DTC }

Simp:array [1..3] of string[70];{описание неисправности}

 Lec: array [1..3] of string[1];{Степень важности }

Const N=3; {количество уровней важности}

Type Tf=record

N:string[1];{ уровень важности}

Lec:array [1..N] of string[30];{Описание уровня }

end;

 

Рисунок 3- Структура прикладной единицы базы знаний фреймов в графическом и программном виде

 

В приведенном исследовании первоначально было принято решение взять за основу область диагностики ошибок, связанных с системой управления бензинового двигателя с распределенным впрыском.

Отметим, что при проведении эксперимента было выявлено, что неверная диагностика, т.е. ошибочное суждение об уровне важности, сделанное системой, было получено в 34% случаев. Было исследовано 5 автомобилей, на каждой из которых за время эксперимента были воссозданы неисправности путем отключения компонентов, датчиков и исполнительных устройств в двух режимах: кратковременном и постоянном.

Исследования в данном направлении будут продолжены и, кроме кодов неисправностей, диагностические комплексы будет считывать показания параметров, доступных для системы диагностики OBD-2, чтобы на основании этих данных принимать не только более обоснованные решения, но и правильно оценивать собранную диагностическую информацию.  Кроме того, описанная система уже обладает  важной особенностью – возможностью своевременного прогнозирования выхода автомобиля из строя.

 

Список использованных источников

1.    Технология машиностроения, производство и ремонт подъемно-транспортных, строительных и дорожных машин: учебник для студентов высших учебных заведений / Б.П. Долгополов, Г.Н. Доценко, В.А. Зорин [и др.]; под. ред. В.А. Зорина. – М.: Академия, 2010. – 576 с.

2.    Фленов, М.Е. «Библия Delphi» (3-е издание)/ М.Е.Фленов.С-Пб: Изд-во БХВ-Петербург, 2011.880 с.

3.    Федотов, А.И. Диагностика автомобиля: учебник для вузов / А.И. Федотов. – Иркутск: Изд-во ИрГТУ, 2012. – 468 с.

4.    Учебное пособие «Управление бензиновыми двигателями системы Motronic». –М.: Издательство «Легион-Aвтодата», 2011– 96 с.

5.    Справочник «Диагностические коды неисправностей 2012». –М.: Издательство «Легион-Aвтодата», 2011– 832 с.