Satışda olan avtomobil kabin hava filtrlərinin müxtəlif hava çirkləndiricilərinə qarşı filtrasiya performansının müqayisəsi Azərbaycan

Vaxt: 2024-11-06

mücərrəd

Avtomobil mühərrikinin suqəbuledici filtrləri mühərrikə təmiz havanın çatdırılmasını təmin edir, baxmayaraq ki, zaman keçdikcə bu filtrlər sərbəst hava axınına mane olan çirkləndiricilərlə yüklənir. Hava filtrinin saxlanmasına bugünkü açıq dövrə yanaşması sürücülərin elementləri əvvəlcədən müəyyən edilmiş xidmət intervallarında əvəz etməsinə şərait yaradır ki, bu da bahalı və potensial zərərli həddindən artıq və az dəyişdirməyə səbəb olur. Nəticə odur ki, bir çox avtomobillər davamlı olaraq azaldılmış güc, artan yanacaq sərfi və ya katalizatora zərər verə bilən və ya işlənmiş mühərrik səthlərinə zərər verə biləcək həddindən artıq hissəciklərlə əlaqəli aşınma ilə işləyir.

Smartfon və stend mikrofonu tərəfindən toplanmış audio məlumatlardan filtr çirkləndiricilərinin yüklənməsini aşkar etmək üsulunu təqdim edirik. Filtr nəzarəti üçün maşın öyrənmə yanaşmamız təsnifat modelinə giriş kimi Mel-Cepstrum, Furye və Wavelet xüsusiyyətlərindən istifadə edir və ən yaxşı fərqləndirici xüsusiyyətləri seçmək üçün xüsusiyyət sıralamasını tətbiq edir. Biz iki avtomobil növü və müxtəlif mikrofonlar üçün effektivliyini göstərməklə texnikamızın möhkəmliyini nümayiş etdiririk və filtri üç yükləmə vəziyyətinə təsnif edərkən ən yaxşı nəticəni 79.7% dəqiqliklə tapırıq.

Bu texnikanın təkmilləşdirilməsi sürücülərə filtrlərinə nəzarət etməyə və onların dəyişdirilməsinin optimal vaxtını təyin etməyə kömək edəcək. Bu, avtomobil sahiblərinin texniki xidmət xərclərini azaltmaqla yanaşı, avtomobilin performansının, səmərəliliyinin və etibarlılığının yaxşılaşması ilə nəticələnəcək.

giriş

Hər il orta avtomobilin yaşı və qət etdiyi illik millər Birləşmiş Ştatlar Nəqliyyat Departamenti (2016b), IHS Inc (2016) artır və ortaq hərəkətliliyə keçidlə birlikdə səmərəli, etibarlı və davamlı nəqliyyat vasitələrinə ehtiyac artmaqda davam edir.

Bu çox

260

-milyon avtomobil ABŞ-ın yüngül yük maşınları donanması (Birləşmiş Ştatların Nəqliyyat Departamenti, 2016a) benzinlə işləyir (ABŞ Enerji İnformasiya İdarəsi, 2016), hava və yanacaq istehlak edən, bu qarışığı pistonu hərəkətə gətirmək üçün alovlandıran və işlənmiş yanma məhsullarını alovlandıran mühərrikləri ilə. İstənilən səmərəsizlik mühərrikin işinə, qənaətinə və uzunömürlülüyünə zərər verir.

Qəbul sistemi optimal performans üçün vacibdir. Səmərəliliyə nail olmaq, təmiz, mühərrik səthlərini aşınma və soyuqdan qorumaq üçün daxil olan hava sərbəst axmalıdır, beləliklə, artan sıxlıq daha çox yanacağın yanmasına imkan verir və gücü artırır.

Mühərrikin daxilolmalarının əsas elementi olan filtrlər çirkləndirici konsentrasiyanı təhlükəsiz səviyyələrə endirir (Jaroszczyk et al., 1993), eyni zamanda suqəbuledici havanın istiləşməsini məhdudlaşdırmaq üçün sərbəst maye axını təmin edir. Bu filtrlər kir, toz və zibillə yükləndikdən sonra təmizlənməyə və ya dəyişdirilməyə ehtiyacı olan köhnəlmiş əşyalardır.

Optimal filtrasiya hissəciklərin tutulmasını yaxşılaşdırır, mühərrik silindrinin aşınmasını azaldır. Səmərəliliyə kiçik dəyişikliklər əhəmiyyətli təsir göstərir: mühərrik aşınması

8

bir filtr üçün dəfələrlə daha sürətli

98

% qarşı

99

% səmərəli (Jaroszczyk et al., 1993). Bundan əlavə, ideal filtrasiya kabin səs-küy səviyyələrini azaldır və mühərrik gücünü və reaksiyasını yaxşılaşdırır. Bunun əksinə olaraq, çirkli filtrlər gücü məhdudlaşdırır, səs-küyə səbəb olur, yanacaq sərfiyyatı Norman et al. (2009), Toma (2016) və aşağı axın katalitik çeviricinin nasazlığına səbəb ola bilər. Bu problemlər qapalı yanacaq nəzarəti olmayan karbüratörlü avtomobillərdə (Thomas et al., 2012) ən əhəmiyyətlidir. 1990-cı illərin ortalarında yeni avtomobillər yanacaq vurmağa keçsə də, dünyada bir çox avtomobil, motosiklet və digər yüngül nəqliyyat vasitələri hələ də karbüratörlərdən istifadə edir.

Filtr elementlərinin erkən dəyişdirilməsi aşkar bir həll kimi görünür, lakin erkən dəyişdirmə incə, lakin ciddi problemlərə səbəb olur. Hissəciklərin tutulma səmərəliliyi yükləndikcə artır (Norman et al., 2009), beləliklə, yüngül istifadə olunan elementlər mühərrikin aşınmasını azaldır və xidmət müddətini uzadır. Filtri dəyişdirmək üçün optimal pəncərə mövcuddur - filtr hissəciklərin əksəriyyətini tutur və axını minimal şəkildə məhdudlaşdırır.

Avtomobildəxili sensorlar optimal filtr dəyişdirmə problemini həll etmək üçün nəzərdə tutulmuşdur, lakin On-Board Diaqnostikası olan yeni avtomobillərin əksəriyyəti adətən bu vəziyyətə nəzarət etmir və köhnə avtomobillərdə adətən heç bir hissiyyat yoxdur. Bir neçə avtomobil vakuum əsaslı suqəbuledici təzyiq düşməsi sensorları təklif edir (Norman et al., 2009).

1

2.5 kPa

Toma (2016), Thomas et al. (2012). Sensorların olmadığı yerlərdə sürücülər adətən xəbərsizdirlər və buna görə də, əksər sürücülər filtrləri müəyyən edilmiş intervallarla (çox vaxt 15,000 km (Toma, 2016)) və ya çirkli göründükdə əvəz etməklə, məlumatdan asılı olmayan vaxta etibar edirlər. Bu üsullar qeyri-dəqiqdir, müxtəlif hissəcik yükləri və gözlənilməz hava axını sürətləri ilə müxtəlif mühitlərdə istifadə edilən nəqliyyat vasitələri (Jaroszczyk et al., 1993).

Bir sorğuda

21

hava filtrləri çıxarıldıqdan sonra sınaqdan keçirilir,

15

performansı alçaldan tıxanma başlandıqdan sonra ikisi dəyişdirilərkən erkən çıxarıldı (Toma, 2016). Bu onu göstərir ki, nəqliyyat vasitələrini xidmətə götürən sürücülər filtrləri çox erkən dəyişirlər, lakin mahiyyət etibarilə qərəzlidirlər, çünki ən çirkli filtrlər heç vaxt xidmətə götürülməyən avtomobillərdə olur. Fərz edək ki, a

2

Xidməti az olan avtomobillərdə yanacaq qənaətində % itki, ildə orta hesabla 1680 dollar yanacaq xərcləyən sürücü çirkli filtrlə idarə edərkən 33.60 dollar xərcləyir. Bu, tipik filtrin dəyərini üstələyir və mühərriklərin və katalitik çeviricilərin uzunmüddətli zədələnməsini nəzərə almasaq, optimal dəyişdirmə vaxtı üçün potensial qənaəti nümayiş etdirir.

Sadələşdirilmiş, real vaxt filtri təsnifatı etibarlılığı artırarkən avtomobilin istismar xərclərini və emissiyaları azalda bilər. Bu məlumat üçün gizli tələbat mövcuddur - insanların 81.4% -i məlumatlarla məlumatlandırılmış sistemdən tövsiyələr qəbul edərdi (Toma və Bobalca, 2016).

Davranış dəyişikliklərinə ehtiyacı azaltmaq üçün smartfonlardan istifadə edərək, mövcud cihazların təyinatını dəyişdirmək üçün aşağı qiymətli, geniş yayılmış sensasiya istifadə edilə bilər (Engelbrecht et al., 2015). Son illərdə istehlakçı elektronikası istehsalçıları mobil zondlama imkanlarını artırdılar. Atmosfer təzyiqi və cihazın oriyentasiyasından tutmuş temperatur, toxunma və yaxınlığa qədər dəyişən bu yeni girişlər mobil hesablama, saxlama və əlaqədə mütənasib təkmilləşdirmələrlə qarşılaşdı (Han və Cho, 2016). Öz işimiz göstərdi ki, bu cür cihazlardan istifadə etməklə mühərrikin alovlanmasına nəzarət etmək mümkündür (Siegel et al., 2016b).

Biz bu resurslardan istifadə edərək bugünkü reaktiv texniki xidmət paradiqmasından proaktivliyə keçməyi hədəfləyirik. Avtomobilin ən yaxşı texniki xidmət təcrübələrinə uyğunluğu artırmaq üçün hava filtrləri üçün "qalan ömür" göstəricisi və vəziyyət monitoru yaratmaq məqsədi ilə hava filtrinin performansını təsnif etmək üçün avtomobilin necə "nəfəs aldığını" müşahidə etmək üçün mobil audio tətbiq edirik. Bu sənəd hava filtri vəziyyətini çox yüklənmiş vəziyyətlərə təsnif etmək üçün mobil audio məlumatların və ansambl təsnifatının necə tətbiq oluna biləcəyini nümayiş etdirir.

Bölmə 2-də biz fərz edirik ki, qəbuldan çıxan səs hissəciklərin yüklənməsi ilə dəyişir, 3-cü bölmə isə əlaqədar işləri araşdırır. Bölmə 4 məlumat toplamaq və hava axını məhdudlaşdıran çirkləndiriciləri simulyasiya etmək üçün eksperimental proseduru təsvir edir. Biz ansambl təsnifat alqoritmini 5-ci Bölmədə təsvir edirik və nəticələri Bölmə 6-da təqdim edirik, yeni, yumşaq istifadə edilən, çirkli və maneəli filtrləri fərqləndirməkdə yüksək dəqiqlik nümayiş etdiririk. Nəhayət, 7-ci Bölmə bu alqoritm üçün gələcək təkmilləşdirmələrdən və digər nəqliyyat vasitələrinin nasazlıqlarına geniş yayılmış sensasiya tətbiqlərindən bəhs edir.

Bölmə parçaları

Problemin təsviri

İdeal yanma mühərriki sərbəst axan, təmiz, soyuq havanın sonsuz təchizatı tələb edir. Əslində, mühərriklər havanı təmizləmək və aşınmanı məhdudlaşdırmaq üçün filtrlər tələb edir. Yeni olduqda, bu filtrlər suqəbuledici hava axını məhdudlaşdırır və filtr çirkləndiricilərlə yükləndikcə bu məhdudiyyət və əlaqədar təzyiq düşməsi artır. Suqəbuledici sistemlər səs-küyü, vibrasiyanı və sərtliyi minimuma endirmək üçün tənzimlənsə də, axındakı dəyişikliklər son nəticədə suqəbuledicidən çıxan səsdə hiss olunan dəyişikliklərə gətirib çıxarır. Bu təzyiqlərin olduğunu iddia edirik

Əvvəlki sənət

Avtomobilin performansının səciyyələndirilməsi, komponentin vəziyyətinin təsnifatı və zaman domen siqnallarından istifadə edərək anormal davranışın müəyyən edilməsi yeni sahə deyil. Xüsusilə hava filtrinin monitorinqinə avtomobildaxili sensor tətbiq edilmişdir. Bununla belə, çox ştatlı təsnifat və geniş yayılmış vəziyyətin monitorinqi hələ də tədqiq edilməmiş qalır.

Bu, geniş yayılmış avtomobil diaqnostikasının olmaması üçün deyil. Audio siqnalların istifadəsi tədqiqat və sənaye tətbiqlərində xüsusilə geniş yayılmışdır, çünki akustik siqnallar tələb olunmur

Eksperimental prosedur və hipotezin təsdiqi

Bu bölmə birdən çox nəqliyyat vasitəsi üçün üç ştatlı təsnifatı hazırlamaq üçün müxtəlif dərəcəli hava filtri çirklənməsinə malik avtomobildən audio nümunələrini necə yaratdığımızı təsvir edir.

Biz əvvəlcə köhnəni yeni filtrlərdən fərqləndirmək üçün audio xüsusiyyətlərindən istifadə konsepsiyasını sübut etmək üçün məlumat toplayan təcrübəni müzakirə edirik. Sonra, biz çox ştatlı çirklənmə təsnifatı üçün idarə olunan məlumatların yaradılması prosedurunu təqdim edirik və bu yanaşmanın təsnifatçılarımızın möhkəmliyini necə təmin etdiyini izah edirik. Burada məlumatları toplayırıq

Alqoritmin inkişafı

Şəkil 5-dən biz fərz etdik ki, FT pik fərqləri təsnifat dəqiqliyini yaxşılaşdıran əlavə xüsusiyyətlərlə üç vəziyyət arasında fərqləndirmək üçün istifadə edilə bilər. Bu bölmədə biz xüsusiyyətləri necə yaratdığımızı, təsnifatı sazladığımızı və həddən artıq uyğunlaşmanı minimuma endirərkən filtr yükləmə təsnifatının dəqiqliyini artırmaq üçün optimal giriş parametrlərini necə seçdiyimizi müzakirə edirik.

Nümunədən kənar nəticələr

Bu bölmə cədvəl şəklində üç sınaqdan keçirilmiş məlumat dəsti üçün qabaqcıl, optimallaşdırılmış nəticələri göstərir.

Cədvəl 1-də biz üç modelin hər biri üçün optimal konfiqurasiyanı və 5 dəfə çarpaz təsdiqlənmiş nümunə performansını, həmçinin

25

% nümunəvi performans.

Optimal model parametrlərində meylləri qeyd edirik. Hər bir model kiçik qutu ölçülərini seçməyə meyllidir, bu, DFT elementlərinin vəziyyətləri fərqləndirməkdə mühüm rol oynayacağını və maraq xüsusiyyətlərinin dar sahələrə yönəldildiyini göstərir.

Nəticələr

Biz MFCC, DFT və dalğacık xüsusiyyətlərindən və torbalı qərar ağaclarından istifadə edərək üç ştatlı hava filtri hissəciklərinin yüklənməsinin aşkarlanmasında 80% dəqiqlik nümayiş etdirərək, filtr təsnifatı üçün toplu işlənmiş smartfon səsinin canlılığını sübut etdik. Çox vəziyyətli təsnifat vəziyyətin monitorinqinə doğru bir addımdır, nümayiş etdirilən təsnifatçının həssaslığı isə erkən reaksiyanın mümkün olduğunu göstərir. Bu yanaşmadan istifadə edən mobil proqram son nəticədə avtomobilin performansını və səmərəliliyini artıra bilər.

Nəticələri

Əvvəlki: YAĞ FİLTRİNİN HƏYATI ƏHƏMİYYƏTİ

NÖVBƏTİ: Avtomobil Filtrləri üzrə Əsl Hekayə

Bütün Kateqoriyalar

xəbər