- Thiết bị DK01 ñượ cki ểm tra theo thiết bị mẫu trong ñ iều kiện làm việc bình thường tại trạm ñăng kiểm.
64 ratit itM ratitDH ratitm nhieun itNH tot 0
4.5.1. Xây dựng cấu trúc thuật toán chẩn ñ oán hư hỏng
ðể thực hiện chẩn đốn hư hỏng của động cơ diesel, trước hết các cấu trúc thuật tốn cần được mơ tả tường minh nhờ biểu diễn đồ họa nhánh cây hư hỏng – triệu chứng. Về nguyên tắc cần thiết mơ tả tất cả các quan hệ giữa hư hỏng và các triệu chứng hư hỏng đã lưu trữ trong bảng 4.1. Tuy nhiên trong khuơn khổ luận án, chúng tơi chỉ giới thiệu một trường hợp hư hỏng làm ví dụ, trường hợp kẹt vịi phun
ở một trong bốn xi lanh của động cơ diesel (hình 4.13).
Trạng thái < kẹt vịi phun thứ i > dẫn đến hai sự kiện quan trọng là: khơng cĩ quá trình biến đổi năng lượng trong xi lanh i (cịn gọi là bỏ máy hay bỏ lửa) và giảm lượng cung cấp khoảng ¼ so với bình thường.
Sự kiện thứ nhất E1 dẫn đến triệu chứng S1, giảm mạnh và đều ở đường chi phí nhiên liệu giờ.
Sự kiện thứ hai E2 dẫn đến ba triệu chứng S4, S5, S6 là giảm mạnh mơ men danh nghĩa, mơ men cực đại và tốc độ quay khơng tải cực đại, đồng thời dẫn đến hai sự kiện kế tiếp E3 và E4.
Hình 4.13. ðồ họa nhánh cây suy luận hư hỏng - triệu chứng trong trường hợp <kẹt vịi phun thứ i ở trạng thái đĩng>
Sự kiện E3 là giảm áp suất cực đại trong xi lanh i do khơng cĩ quá trình cháy dẫn đến triệu chứng S2 – giảm xung áp suất các te tương ứng xi lanh i.
Sự kiện E4 là 3 xi lanh cịn lại bị quá tải khi phải tăng tốc và kéo xi lanh i dẫn
đến triệu chứng S3 – tăng khĩi khí thải.
Trong các phân tích nhánh cây cổ điển, các thuật tốn được xử lý nhờ suy luận nhị phân. Trong luận án sử dụng cơ cấu suy luận mờđể kết luận về tính chắc chắn của việc xuất hiện hư hỏng và kết luận xấp xỉ trạng thái hư hỏng của động cơ.
Dựa vào các cơ sở khoa học đã phân tích, chúng tơi lấy một ví dụ cụ thể thực hiện chẩn đốn theo logic mờ cho các trường hợp “kẹt vịi phun thứ i ở trạng thái
đĩng” và “hư hỏng nặng xéc măng trong xi lanh thứ i”.
Như đã phân tích trên đồ họa nhánh cây hư hỏng - triệu chứng, khi xuất hiện các triệu chứng giảm mạnh mơ men danh nghĩa S∆MH (dương mạnh) và độ tăng khĩi ở chế độ danh nghĩa S∆DH tăng (dương), cĩ thể kết luận cĩ hiện tượng bỏ lửa hoặc cháy quá yếu ở một xi lanh nào đĩ. Xuất hiện bỏ lửa dẫn đến một điều kiện cần để kết luận cĩ dạng hư hỏng “kẹt vịi phun” hoặc “hư hỏng xéc măng”. Việc tách các hư hỏng “kẹt vịi phun” và “hư hỏng nặng xéc măng” được thực hiện nhờ
vào việc phân tích tiếp các triệu chứng độ giảm lượng cung cấp ở chếđộ danh nghĩa S∆mBH và triệu chứng độ tăng áp suất khí các te S∆Pi. Nếu xuất hiện triệu chứng
độ giảm lượng cung cấp ở chếđộ danh nghĩa S∆mBH giảm mạnh (dương mạnh) và triệu chứng độ tăng áp suất khí các te S∆Pi giảm (âm) thì cĩ thể kết luận chắc chắn cĩ dạng hư hỏng “kẹt vịi phun thứ i ở trạng thái đĩng”. Nếu xuất hiện triệu chứng
độ tăng áp suất khí các te S∆Pi tăng mạnh (dương mạnh) và lượng nhiên liệu cung cấp tại chế độ danh nghĩa S∆mBH khơng giảm (khơng thể hiện), thì cĩ thể kết luận chắc chắn là “hư hỏng nặng xéc măng”.
Tính chất của các triệu chứng dẫn đến sự kiện “bỏ lửa xi lanh i” cĩ thể được mơ tả bởi thuật tốn logic mờ như sau:
NẾU < S∆MH dương mạnh > và
< S∆DH dương > thì < Bỏ lửa xi lanh i, EAzi >
Hình 4.14. ðánh giá các triệu chứng S∆MH và S∆DH trên cơ sở logic mờđể
tính tốn khả năng xuất hiện sự kiện “Bỏ lửa xi lanh i”
Trên hình 4.14 giới thiệu hàm logic mờ để tính tốn khả năng xuất hiện sự
kiện bỏ lửa EAzi. Việc đánh giá tập mờ tương ứng cung cấp mức xác suất cho mỗi tiền đề. Quan hệ VÀ của các mức xác suất với tốn tử Minimum đưa ra khả năng
µAzi cho sự kiện “bỏ lửa xi lanh i”, khi đĩ biến ra được mơ tảđơn giản bởi một tập mờđơn trịđặt tại điểm 0. Nếu các giá trị µAzi càng gần 1 thì khả năng xuất hiện sự
kiện càng lớn.
Thuật tốn cho hư hỏng “kẹt vịi phun ở xi lanh i” (FDGZi), khi tính đến sự
kiện bỏ lửa EAzi sẽ là:
NẾU < SmBH dương mạnh > và
< S∆pi âm > và < Bỏ lửa xi lanh i, (EAzi ) > THÌ < Kẹt vịi phun thứ i, ( FDGZi ) >
Trên hình 4.15 giới thiệu hàm logic mờ để tính tốn khả năng xuất hiện hư
hỏng “kẹt vịi phun thứ i”. Cách thức đánh giá tương tự trên hình 4.13, tuy nhiên cĩ thêm tiền đề bổ sung EAzi. Do đã mờ hĩa nên mức xác suất của sự kiện µAzi được kết nối trực tiếp với mức xác suất của các tiền đề khác qua tốn tử Minimum để xác
định khả năng hư hỏng “kẹt vịi phun thứ i” (µDGZi).
Nếu cĩ xuất hiện sự kiện bỏ lửa trong xi lanh i mà khơng cĩ hư hỏng kẹt vịi phun, thì cĩ thể chỉ do hư hỏng nặng xéc măng, piston. Như vậy, khi bỏ lửa, mức xác suất của hư hỏng “ hư hỏng nặng xéc măng” tương ứng với phần bù của hư
hỏng “ kẹt vịi phun thứ i”, cĩ nghĩa là:
µKri = µAzi ( 1 - µDGZi ). (4.3)
Việc đánh giá trên cơ sở logic mờ trên hình 4.14 và hình 4.15 được biểu diễn
đơn giản ở dạng cây chẩn đốn (hình 4.16). Mức xác suất của các tiền đề và sự kiện cũng như khả năng hư hỏng được cho tại các nút.
Hình 4.16. Suy luận theo cây chẩn đốn trường hợp kẹt vịi phun thứ i a) Tạo sự kiện bỏ lửa xy lanh i (EAZI ).
b) Tính tốn khả năng hư hỏng “kẹt vịi phun i” (FDGZI ).
Hình 4.15. ðánh giá các triệu chứng S∆mBH, S∆pi và sự kiện EAzi trên cơ sở
Việc xử lý mơ hình chẩn đốn mờ, từ việc nhập và xây dựng các biến vào, ra, xây dựng các thuật tốn và đánh giá kết quả, cĩ thể sử dụng mơ đun fuzzy- logic
trong Toolbox của phần mềm MATLAB/SIMULINK [4], [19].
ðối với tất cả các quan hệ giữa triệu chứng và hư hỏng cịn lại đã được lưu giữ trong cơ sở kiến thức chẩn đốn, đều cĩ thể xây dựng mơ hình chẩn đốn mờ, phân tích, đánh giá và chẩn đốn mờ tương tự.