ĐÁNH GIÁ TRẠNG THÁI KỸ THUẬT Ô TÔ-Chẩn đoán trạng thái kỹ thuật ô tô

Thực chất của chẩn đoán trạng thái kỹ thuật ô tô là gì?Quá trình thu thập và phân tích các thông số phản ánh tình trạng kỹ thuật của xe nhằm dự báo các hư hỏng và xác định giá trị còn l

Chẩn đoán trạng thái kỹ thuật

ô tô

Trình bày: Đỗ Tiến Minh

1 Mục đích của chẩn đoán kỹ thuật ô tô

1.1 Mục tiêu kỹ thuật: Tin cậy và an toàn

1.2 Mục tiêu kinh tế

• Nâng cao tuổi thọ của xe

• Tiết kiệm (nhiên liệu, vật tư và nhân công)

1.3 Mục tiêu môi trường

• Giảm thiểu phế thải như dầu mỡ ra môi trường

0

S1 0.5

R(t)

0.9

1.0

S2=(0,78 ÷0.88) S1 S3=(0,78 ÷0.88) S2

2 Thực chất của chẩn đoán trạng thái kỹ thuật ô tô là gì?

Quá trình thu thập và phân tích các thông số phản ánh tình

trạng kỹ thuật của xe nhằm dự báo các hư hỏng và xác định giá trị còn laị của xe phục vụ cho việc khai thác hiệu quả và

đánh giá chất lượng tổng thể mà không phải tháo rời các cụm,

hệ thống và bộ phận trên xe.

• Không tháo rời => không thể xác định được thông số

cấu trúc => cần thông số phản ánh cấu trúc và tình trạng

kỹ thuật của xe

• Thông số chẩn đoán là thông số phản ánh cấu trúc và

tình trạng kỹ thuật của xe

3 Chẩn đoán trạng thái kỹ thuật của ô tô như thế nào? 3.1 Cơ sở của chẩn đoán trạng thái kỹ thuật ô tô

• Lý thuyết thông tin

• Suy luận Logic

3.1.1 Lý thuyết thông tin

• Trong quá trình sử dụng, trạng thái kỹ thuật của các cụm, tổng thành và tòan bộ ô tô luôn thay đổi theo hướng xấu đi Rất khó xác định trước tình trạng kỹ thuật của xe vì các

triệu chứng báo hiệu rất phức tạp, đan xen và trùng lặp

• Muốn đánh giá tình trạng kỹ thuật của ô tô phải xác định trạng thái của từng cụm tổng thành thông qua độ bất định của hệ thống vật lý

• Trong chẩn đoán đối tượng, lượng thông tin thu thập được càng nhiều thì độ bất định của hệ thống càng giảm

• Mọi thông tin về thông số chẩn đoán phải được đánh giá về giá trị, độ lớn theo một hướng nhất định, do vậy chẩn đoán trạng thái trước hết phải dựa vào lý thuyết thông tin

• Việc vận dụng lý thuyết này cho phép có thể lựa chọn hợp

lý các thông số chẩn đoán cần thiết, đánh giá độ chính xác của kết luận về trạng thái của đối tượng chẩn đoán

3.1.1.1 Entropi (E) và độ bất định của hệ thống

• Theo lý thuyết thông tin, có thể mô tả trạng thái kỹ thuật của đối tượng thông qua độ bất định

• Độ bất định của hệ thống vật lý bao gồm nhiều bộ phận có trạng thái kỹ thuật khác nhau được thể hiện bằng Entropi E như sau:

Trong đó:

E – độ bất định của hệ thống (bit – binary digital)

i – chỉ số trạng thái của đối tượng

n – số lượng trạng thái kỹ thuật của đối tượng

p i – xác suất trạng thái của đối tượng với trạng thái i (trị số này 0 ≤ p i ≤ 1 nên log 2 p i ≤ 0)

Vì biểu thức có dấu (–) nên E ≥ 0

• Một đối tượng chẩn đoán có độ bất định xuất phát từ hai trạng thái (tốt - xấu, hỏng – không hỏng, vv), xác suất mỗi khả năng 0.5 thì độ bất định bằng 1 bit vì:

• Nếu số trạng thái (n) và số lượng cụm (m) tăng thì độ bất

định của hệ tăng lên

• Khi lượng thông số chẩn đoán xác định được càng nhiều thì độ bất định của hệ càng giảm

n n

3.1.1.2 Giá trị thông tin của trạng thái trong hệ thống chẩn đoán

• Trong quá trình chẩn đoán hư hỏng, chúng ta có 2 hệ thống

- hệ thống trạng thái kỹ thuật (H): tốt và không tốt

- hệ thống các thông số chẩn đoán (C): là biểu hiện của

trạng thái kỹ thuật

• Khi bắt đầu chẩn đoán thì độ bất định của hệ thống là cao nhất vì thông tin về trạng thái kỹ thuật của hệ thông được biết ít nhất Độ bất định của hệ thống càng giảm khi thu

thập được càng nhiều thông tin về tình trạng của hệ thống

• Các thông số chẩn đoán thu được thuộc hệ thống C sẽ giúp giảm độ bất đinh E của hệ thống H Ta có:

U c→H = E(H) – E(H/C)

Trong đó:

- E(H) – Entropi của hệ thống trạng thái kỹ thuật đối tượng chẩn đoán, đặc trưng cho độ bất định của hê thống H

- E(E/H) – tổng Entropi của hệ thống H tương ứng với hệ

thống C, đặc trưng cho độ bất định của H khi C đã xác định

• Độ lớn thông tin của trạng thái đã biết U = 2 - 1,585 = 0,415

b Hệ thống trạng thái không đồng xác suất

• Nếu các trạng thái không đồng xác suất, với các xác suất p i là: 0,5; 0,3; 0,1; 0,1 thì độ bất định của hệ thống là:

E 4 = -(0,5log 2 0,5+0,3log 2 0,3+0,1log 2 0,1+0,1log 2 0,1) = 1,68

• Khi đã biết thông tin trạng thái p 1 = 0,5 thì số trạng thái còn lại là n = 3 với trị số xác suât p i là: 0,6; 0,2; 0,2 và độ bất

định của hệ thống là:

E 3 = -(0,6log 2 0,6+0,2log 2 0,2+0,2log 2 0,2) = 1,36

• Độ lớn của thông tin ứng với xác suất p 1 = 0,5 là:

1,68 – 1,36 = 0,32

3.1.1.3 Biểu diễn trạng thái thông qua ma trận trạng thái

• Quan hệ giữa 2 hệ thống: Trạng thái kỹ thuật (H) và Thông số chẩn đoán (C) rất đa dạng và phụ thuộc vào:

- Cấu trúc của hệ thống

- Xác suất xảy ra trạng thái của hệ thống

• Do tính đa dạng của cấu trúc nên việc biểu diễn trạng thái hệ thống kết cấu H với hệ thống chẩn đoán C cần được tiến

hành dưới dạng bảng Trong bảng cần chỉ rõ quan hệ của

chúng thông qua các phương thức tính toán cụ thể Có các dạng bảng sau:

- Ma trận hình thức: Quan hệ hình

thức được đánh dấu “X” được

gọi là “Ma trận hình thức” Trong

cấu trúc dạng này có thể hiểu

rằng: thông số h 2 có quan hệ với

hai thông số chẩn đoán c 1 và c 2

- Ma trận logíc:

Quan hệ logic được đánh dấu

bằng “1” và “0”gọi là “Ma trận

logic” Ở đây, nếu coi quan hệ

“1” là hư hỏng hay xấu thì h 1 hỏng

khi có hiện tượng chẩn đoán c 1 , c 3

và không có c 2 và ngược lại

- Ma trận xác suất:

Quan hệ xác suất được ghi trực tiếp

bằng giá trị xác suất của nó, được

gọi là “Ma trận xác suất” Có thể

hiểu là: xác suất hư hỏng của h 2 đối

với toàn bộ hệ thống H là 0,2; nếu

xác định được c 1 thì xác suất hư

hỏng được biêt so với toàn bộ

3.1.1.4 Vấn đề trọng số

• Trọng số của các yếu tố (W i ) được chọn theo kinh nghiệm tùy thuộc vào mục đích chẩn đoán

• Trong chẩn đoán ô tô, trọng số được lựa chọn dựa trên:

- Xác suất hư hỏng trung bình có thể gặp trong kết cấu nếu mục đích chẩn đoán là để tìm hư hỏng trong kết cấu

- Giá trị thực chất về mặt tài chính trong thị trường sử

dụng, nếu mục đích chẩn đoán là nhằm xác định chât lượng

ô tô sau sử dụng

- Độ khó của công nghệ sửa chữa khi cần khôi phục chi tiết hay cụm chi tiết, nếu mục đích chẩn đoán là nhằm sửa

chữa khôi phục tính năng kỹ thuật

- Độ tin cậy của tập luật dùng trong suy luận, nếu mục đích

là nhằm xây dựng các tập luật

- Độ tin cậy của các thông số đo, nếu cần thiết xác lập độ chính xác của các thông số kết luận trong chẩn đoán

3.1.2 Ví dụ về xác định giá trị thông tin và xác suất hư hỏng

• Khảo sát hệ thống với giả thiết rằng: các hư hỏng và triệu chứng đặc trưng cho hư hỏng có đồng xác suất

• Đối tượng có m kêt cấu có thể hư hỏng và xác suất của một

hư hỏng là p(h i ) = 1/m

• Nếu mỗi hư hỏng cụ thể được đặc trưng bởi t triệu trứng (thông tin) thì xác suất không điều kiện của một trong các triệu chứng đó là:

• Khi xác định được một triệu trứng (c i ) thì xác suất xảy ra hư hỏng của toàn bộ hê thống p(c i ) sẽ là:

t m

(

• Độ lớn của thông tin nhận được do kết quả quan sát trên hệ thống C là:

U c→H = E(H) - E(H/C) Hay:

j H

c

h p

c h

p c

h p

U

1

2

) (

) /

( log

).

/ (

) (

) /

(

i

ij i

j

c p

p c

h

) (

) (

log )

ij m

ij H

c

h p c

p

p c

• Xét cơ cấu phanh ô tô gồm có:

- 3 trạng thái hư hỏng (m=3) là:

+ guốc phanh quá mòn (h 1 ) + tang trống quá mòn (h 2 ) + bầu phanh bánh xe thủng (h 3 )

- 4 đặc trưng (triệu chứng) hư hỏng (t=4) là:

+ tăng khe hở má phanh và tang trống phanh (c 1 ) + không phanh gấp được bánh xe (c 2 )

+ quãng đường phanh quá lớn (c 3 ) + hở khí nén bầu phanh (c 4 )

• Có thể biểu diễn quan hệ giữa trạng thái kỹ thuật h j với các triệu chứng thông qua thông số chẩn đoán c i dưới dạng ma trận Ở đó:

- chỉ số “1” cho thấy có mối quan hệ giữa h j và c i

- chỉ số “0” cho thấy không có mối quan hệ giữa h j và c i

Tổ hợp các trạng thái kỹ thuật và triệu trứng ta có ma trận logic dưới đây:

• Xác suất hư hỏng liên quan đến 3 trạng thái kỹ thuật là:

Ta có kết quả tính toán giá trị thông tin của xác suất ứng với các triệu trứng (thông số chẩn đoán) c i là:

• Ta thấy:

- Giá trị thông tin nhỏ nhất nhận được từ trị số xác suất lớn nhất và ngược lại Điều này có ý nghĩa lớn khi lựa chọn

thông số chẩn đoán

- Lý thuyết thông tin có thể giúp cho:

+ chọn số lượng thông số chẩn đoán sao cho đủ để xác định trạng thái của đối tượng

+ lựa chọn thông số chẩn đoán sao cho đủ độ tin cậy về giá trị thông tin tùy theo mục đích chẩn đoán là xác định hư hỏng hay xác định chất lượng tổng thể

+ Xử lý các thông tin từ thông số chẩn đoán nhằm đạt độ chính xác của hư hỏng và đánh giá chất lượng tổng thể

- Việc sử dụng lý thuyết thông tin là cần thiết trong tối ưu hóa quá trính chẩn đoán nhất là trong điều kiện không thể

có các phương tiện đo đạc các thông số chẩn đoán.

3.1.2 Lôgic và chẩn đoán kỹ thuật

• Logic là ngành khoa học nghiên cứu các qui tắc xây dựng mệnh đề khẳng định đúng sai được rút ra từ các mệnh đề khác Tức là nó nghiên cứu sự hình thành các qui luật và hình thái lập luận

• Việc sử dụng logic trong chẩn đoán kỹ thuật giúp suy luận

và nhanh chóng đưa ra các kết luận hợp lý về tình trạng của đối tượng, đặc biệt hiệu quả khi sử dụng máy tính xây dựng mạng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán

• Cơ sở xây dựng bài toán logic là đại số Boole

3.1.2.1 Khái niệm về đại số Boole

• Hàm boole, tương ứng với các trạng thái 0, 1 nên rất phù

hợp để xác định trạng thái kỹ thuật của đối tượng chẩn đoán là hỏng hay không hỏng

• Hiện nay đại số boole cho phép mở rộng bài toán với số

lượng mệnh đề mới phức tạp tùy ý nên sử dụng đại số boole các ma trận chẩn đoán trong ô tô cũng được hình thành và phục vụ cho việc suy luận trên máy tính

a Biến logic

• Biến logic biểu thị hai trạng thái hay tính chất đối lập

nhau (0, 1) như tôt-xấu, đúng-sai, có-không, vv

• Khi chẩn đoán chúng ta có các thông số trạng thái kỹ

thuật và thông số biểu hiện kết cấu là các biến logic

- các thông số trạng thái kỹ thuật là tập dữ liệu và ký hiệu:

H j = {h 1 ; h 2 ; … h n }

- các thông số biểu hiện kết cấu dùng để chẩn đoán là tập dữ liệu và ký hiệu:

• Ví dụ: trong chẩn đoán ô tô:

- Các biến logic là thông số trạng thái kỹ thuật như: + mòn vòng găng động cơ

+ mòn bạc biên + mòn bạc cổ trục chính + mòn hay rơ ổ bi cầu xe + mòn răng các cặp bánh răng ăn khớp

- Các biến logic là thông số chẩn đoán như:

+ công suất động cơ + vận tốc ô tô

+ lượng tiêu hao nhiên liệu + lượng tiêu hao dầu bôi trơn + dao động xoắn trong hệ thống truyền lực

Tuyển của hai mệnh đề c 1 và c 2 (dùng các ký hiệu: c 1 v c 2 ;

c 1 +c 2 ; c 1 u c 2 và đọc là c 1 hoặc c 2 ) là mệnh đề sai khi cả c 1 và c 2 đều sai, còn đúng trong mọi trường hợp ngược lại

d Phép nhân logic (phép hội)

Hội của hai mệnh đề c 1 và c 2 (dùng các ký hiệu sau: c 1 Λ c 2 ;

c 1 c 2 ; c 1 ∩ c 2 đọc là c 1 và cả c 2 ) là mệnh đề đúng khi cả c 1 và c 2 đều đúng, còn sai trong mọi trường hợp còn lại

Bảng tóm tắt phép tuyển và phép hội của hai thông sô c 1 và c 2

e Tính chất của đại số logic

• Việc suy luận trong quá trình thực hiện các phép tính có thể tổng quát thành khái niệm, tiền mệnh đề, suy luận và liên ứng

- Tiền mệnh đề là các điều kiện đầu vào của bài toán suy

luận, số lượng các mệnh đề có thể là một hay nhiều, chúng

có thể ràng buộc với nhau bởi các phép tính như AND, OR, NOT, vv…

- Liên ứng là điều kiện ra của kết luận Đó chính là đích cần tiến tới của bài toán

- Suy luận được thực hiện là các luật suy luận tiến hành

trong bài toán

3.1.2.2 Các phương pháp suy luận logic

• Suy diễn lập luận tiến

- Xuất phát từ thông tin ban đầu để hướng tới tìm đối tượng thích ứng

- Về tổng thể, phương pháp này bắt đầu từ nhiều thông tin

để lần theo các thông tin đó theo mạng logic AND, OR để dẫn tới điểm kết thúc

• Suy diễn lập luận lùi

- Đây là phương pháp ngược lại với suy diễn lập luận tiến

Ở đó không xem xét các thông tin không liên quan, không liên hệ tới đích

- Phương pháp này chỉ suy diễn theo quan hệ nhân-quả

• Suy diễn lập luận tổng hợp

- Là tổ hợp của suy diễn lập luận tiến và lùi

- Các thông tin được tổ hợp lại, khí cần có thể đòi hỏi thêm thông tin để thỏa mãn đích cần đạt được (suy luận tiến) và kiểm chứng lại bằng suy luận lùi

3.1.2.3 Chẩn đoán xác định hư hỏng

Quá trình chẩn đoán trạng thái kỹ thuật của đối tượng bằng

logic được thực hiện thông qua các bước sau

• Bước 1: Phân tích kết cấu và các hư hỏng thường gặp

• Bước 2: Chọn thông số kết cấu và thông số chẩn đoán

• Bước 3: Lập ma trận quan hệ của thông số kết cấu và thông

số chẩn đoán

• Bước 4: Lập ma trận logic

• Bước 5; Xây dựng sơ đồ logic (cây chẩn đoán)

Ví dụ 1: Lập ma trận quan hệ cho cơ cấu phanh khí nén

Bước 1: Phân tích kết cấu và hư hỏng

• Cơ cấu phanh khí nén gồm có các cụm chi tiết sau:

- Bánh xe lăn trơn khi không phanh

- Tạo ra mô men phanh cần thiết để phanh các bánh xe trong giới hạn cho phép về quãng đường phanh, gia tốc phanh và thời gian phanh

Bước 2: Chọn thông số kết cấu và thông số chẩn đoán

• Thông số kết cấu: Qua phân tích ở bước 1 thấy rằng thông

số kết cấu quan trọng và cần thiết có mặt khi chẩn đoán là:

- Guốc phanh quá mòn (h 1 )

- Tang trống phanh quá mòn (h 2 )

- Bầu phanh rò khí nén (h 3 )

• Thông số chẩn đoán: Thông số chẩn đoán được chọn trên

cơ sở sử dụng suy luận lùi Tức là nếu hư hỏng h j xảy ra thì

sẽ có các triệu trứng (thông số biểu hiện trạng thái kết cấu)

c i kèm theo Cụ thể là:

- Nếu guốc phanh quá mòn (h 1 ) thì:

+ tăng khe hở giữa má phanh và trống phanh + không có khả năng phanh gấp

+ tăng quãng đường phanh + tăng góc xoay của trục cam phanh

- Nếu tang trống phanh quá mòn (h 2 ) thì:

+ tăng khe hở giữa má phanh và trống phanh + tăng quãng đường phanh

+ tăng góc xoay của trục cam phanh nhưng không nhiều như mòn guốc phanh

- Nếu bầu phanh rò rỉ khí nén (h 3 ) thì:

+ không có khả năng phanh gấp + tăng quãng đường phanh

+ có tiếng rò rỉ khí nén Qua phân tích có thể thấy góc xoay của trục cam phanh không

đủ độ nhạy so với các thông số khác Vì vậy chỉ cần chọn 4 thông số chẩn đoán là:

+ tăng khe hở giữa má phanh và trống phanh + không có khả năng phanh gấp

+ tăng quãng đường phanh + tiếng rò rỉ khí nén

Bước 3: Lập ma trận quan hệ của thông số kết cấu và thông số chẩn đoán

Trạng thái

kỹ thuật h j

Thông số chẩn đoán c i

Khe hở cơ cấu tăng Không thể phanh gấp đường Quãng

phanh tăng

Tiếng rò rỉ khí nén

• Ma trân logic là mô hình logic biểu thị mối quan hệ giữa các thông số kết cấu (cột dọc) và thông số chẩn đoán (cột

ngang) trong ma trận quan hệ

• Mối quan hệ giữa các thông số là quan hệ logic (0, 1)

• Trong ma trận logic, phải đưa các thông số chẩn đoán có nhiều quan hệ với thông số kết cấu lên trước Cụ thể là:

- Tăng quãng đường phanh (c 1 )

- Tăng khe hở má phanh (c 2 )

- Không có khả năng phanh gấp (c 3 )

- Tiếng rò rỉ khí nén khi phanh (c 4 )

Bước 5: Xây dựng sơ đồ logic (cây chẩn đoán)

• Nguyên tắc xây dựng sơ đồ lô gíc:

- Kết quả đồng nhất trong mọi mệnh đề suy luận

- Đường đi của các mệnh đề là tối ưu

Ví dụ 2: Lập ma trận quan hệ cho động cơ điêzel

Bước 1: Phân tích kết cấu và hư hỏng thường gặp

• Động cơ đốt trong điêzel gồm có các cụm chi tiết chính sau:

- Bộ hơi (pittông, xy lanh, xéc măng, xu-páp)

- Cơ cấu trục khuỷu thanh truyền

- Hệ thống cung cấp nhiên liệu

- Hệ thống bôi trơn

- Hệ thống làm mát

• Các hư hỏng thường gặp gồm có:

- Mòn các chi tiết bộ hơi

- Mòn bạc và trục khuỷu, thanh truyền

- Hở đệm nắp máy

- Hỏng hệ thống cung cấp nhiên liệu

- Hỏng hệ thống bôi trơn

- Hỏng hệ thống làm mát