бардык категориялар

жаңылык

Home >  жаңылык

Коммерциялык жеткиликтүү унаа кабинасынын аба чыпкаларынын чыпкалоо көрсөткүчтөрүн абадагы ар кандай булгоочу заттарга салыштыруу Кыргызстан

Убактысы: 2024-11-06

Коммерциялык жеткиликтүү унаа кабинасынын аба чыпкаларынын чыпкалоо көрсөткүчтөрүн абадагы ар кандай булгоочу заттарга салыштыруу

       

жалпылаган

Унаа кыймылдаткычын кабыл алуу чыпкалары кыймылдаткычка таза абанын жеткирилишин камсыз кылат, бирок убакыттын өтүшү менен бул чыпкалар абанын эркин агымына тоскоол болгон булгоочу заттар менен жүктөлөт. Аба чыпкасын тейлөөгө бүгүнкү күндөгү ачык циклдик мамиле айдоочуларга элементтерди алдын ала аныкталган тейлөө аралыктарында алмаштырып, кымбат жана зыяндуу ашыкча жана аз алмаштырууга алып келет. Натыйжада, көптөгөн унаалар ырааттуу түрдө кыскартылган кубаттуулукта, күйүүчү май керектөөнүн жогорулашында же катализаторго зыян келтириши же иштетилген кыймылдаткычтын беттерине зыян келтириши мүмкүн болгон ашыкча бөлүкчөлөрдүн эскириши менен иштешет.
Биз смартфон жана стенд микрофону тарабынан чогултулган аудио маалыматтарынан чыпкалоочу булгоочу заттардын жүктөлүшүн аныктоо ыкмасын сунуштайбыз. Биздин машинаны үйрөнүү ыкмасын чыпкалоо көзөмөлү классификация моделине киргизүү катары Mel-Cepstrum, Fourier жана Wavelet функцияларын колдонот жана мыкты айырмалоочу функцияларды тандоо үчүн функциялардын рейтингин колдонот. Биз техникабыздын бекемдигин эки унаанын түрү жана ар кандай микрофондор үчүн эффективдүүлүктү көрсөтүү менен көрсөтөбүз, чыпканы үч жүктөө абалына классификациялоодо 79.7% тактыктын эң жакшы натыйжасын табабыз.
Бул техниканы өркүндөтүү айдоочуларга чыпкаларын көзөмөлдөөгө жана аларды алмаштыруунун убактысын оптималдуу аныктоого жардам берет. Бул унаа ээлерине техникалык тейлөөгө кеткен чыгымдарды азайтып, унаанын натыйжалуулугун, натыйжалуулугун жана ишенимдүүлүгүн жогорулатууга алып келет.

тааныштыруу

Жыл сайын унаанын орточо жашы жана жылдык милялары Америка Кошмо Штаттарынын Транспорт департаменти (2016b), IHS Inc (2016) көбөйөт жана жалпы мобилдүүлүккө өтүү менен эффективдүү, ишенимдүү жана бышык унааларга болгон муктаждык өсүүдө.
Көпчүлүгү 260" id="MathJax-Element-1-Frame" class="MathJax_SVG" tabindex="0">260-миллион унаа АКШнын жеңил жүк флоту (Америка Кошмо Штаттарынын Транспорт департаменти, 2016a) бензин менен иштейт (АКШнын Энергетикалык маалымат башкармалыгы, 2016), кыймылдаткычтары аба жана күйүүчү май керектешет, бул аралашманы поршенди кыймылдатуу үчүн күйгүзөт жана күйүүчү түтүктөрдү чыгарат. Кандайдыр бир натыйжасыздык кыймылдаткычтын иштешине, үнөмдүүлүгүнө жана узак өмүрүнө зыян келтирет.
Кабыл алуу системасы оптималдуу аткаруу үчүн абдан маанилүү болуп саналат. Кирүүчү аба эффективдүү, таза, кыймылдаткычтын беттерин абразиядан жана сууктан коргоо үчүн эркин агып турушу керек, ошентип тыгыздыктын жогорулашы отундун көбүрөөк күйүшүнө мүмкүндүк берип, кубаттуулукту жакшыртат.
Кыймылдаткычты кабыл алуунун негизги элементи болгон чыпкалар булгоочу заттардын концентрациясын коопсуз деңгээлге чейин азайтат (Jaroszczyk ж. Бул чыпкалар кир, чаң жана сыныктар менен жүктөлгөндөн кийин тазалоону же алмаштырууну талап кылган эскирүүчү заттар.
Оптималдуу фильтрация бөлүкчөлөрдүн кармалышын жакшыртат, кыймылдаткыч цилиндринин эрозиясын азайтат. Натыйжалуулуктун кичине өзгөрүүлөрү олуттуу таасир этет: кыймылдаткычтын эскириши 8" id="MathJax-Element-2-Frame" class="MathJax_SVG" tabindex="0">8 бир чыпка үчүн эсе тезирээк 98" id="MathJax-Element-3-Frame" class="MathJax_SVG" tabindex="0">98% каршы 99" id="MathJax-Element-4-Frame" class="MathJax_SVG" tabindex="0">99% натыйжалуу (Jaroszczyk et al., 1993). Андан тышкары, идеалдуу фильтрация кабинадагы ызы-чуу деңгээлин азайтып, кыймылдаткычтын күчүн жана реакциясын жакшыртат. Ал эми, кир чыпкалар кубаттуулукту чектейт, ызы-чуу жаратат, күйүүчү майды ысырап кылат Norman et al. (2009), Toma (2016) жана катализатордун ылдыйкы агымынын бузулушуна алып келиши мүмкүн. Бул кыйынчылыктар карбюратордук унааларда (Thomas et al., 2012) жабык циклде күйүүчү май көзөмөлү жок абдан маанилүү. 1990-жылдардын ортосуна чейин жаңы унаалар күйүүчү май куюуга өткөнү менен, дүйнө жүзү боюнча көптөгөн автоунаалар, мотоциклдер жана башка жеңил транспорт каражаттары дагы деле карбюраторлорду колдонушат.
Фильтрдин элементтерин эрте өзгөртүү айкын чечим болуп көрүнөт, бирок эрте алмаштыруу тымызын, бирок олуттуу көйгөйлөрдү жаратат. Бөлүкчөлөрдү кармоонун эффективдүүлүгү жүктөлгөн сайын жогорулайт (Norman et al., 2009), ошондуктан жеңил колдонулган элементтер кыймылдаткычтын эскиришин азайтат жана кызмат мөөнөтүн узартат. Чыпканы өзгөртүү үчүн оптималдуу терезе бар - чыпка бөлүкчөлөрдүн көпчүлүгүн кармап, агымды минималдуу чектейт.
Унаанын ичиндеги сенсорлор оптималдуу чыпкаларды алмаштыруу маселесин чечүү үчүн иштелип чыккан, бирок борттогу диагностикасы бар жаңы унаалардын көбү бул абалды көзөмөлдөшпөйт жана эски унааларда сезүү сезими жок. Бир нече унаалар вакуумга негизделген сугаруу басымынын төмөндөшү датчиктерин сунуштайт (Норман ж.б., 2009), бул негизги басымдын төмөндөшүнөн жогорулоону көрсөтөт. 1" id="MathJax-Element-5-Frame" class="MathJax_SVG" tabindex="0">1-2.5kPa" id="MathJax-Element-6-Frame" class="MathJax_SVG" tabindex="0">2.5КПАнын Toma (2016), Thomas et al. (2012). Сенсорлор жок жерлерде, айдоочулар адатта билишпейт жана ошондуктан, көпчүлүк айдоочулар фильтрлерди белгиленген интервалдарда (көбүнчө 15,000 2016 км (Toma, 1993)) же кир көрүнгөндө алмаштырышат. Бул ыкмалар так эмес, ар кандай бөлүкчөлөрдүн жүктөрү жана аба агымынын күтүлбөгөн ылдамдыгы менен ар түрдүү чөйрөлөрдө колдонулган унаалар (Jaroszczyk et al., XNUMX).
деген сурамжылоодо 21" id="MathJax-Element-7-Frame" class="MathJax_SVG" tabindex="0">21 алып салуудан кийин сыналган аба чыпкалары, 15" id="MathJax-Element-8-Frame" class="MathJax_SVG" tabindex="0">15 иштешин начарлатуучу окклюзия башталгандан кийин экөө өзгөртүлүп, эрте алынып салынды (Toma, 2016). Бул унааларды тейлөөгө алган айдоочулар чыпкаларды өтө эрте алмаштырып, бирок табиятынан бир жактуу экенин көрсөтүп турат, анткени эң кир фильтрлер эч качан тейлөөгө алынбаган унааларда кездешет. Болжол менен а 2" id="MathJax-Element-9-Frame" class="MathJax_SVG" tabindex="0">2Толук тейленбеген унааларда күйүүчү майдын үнөмдүүлүгүнүн % жоготуусу, орточо эсеп менен айдоочу күйүүчү майга жылына 1680 доллар короткондо, кир фильтр менен айдоодо 33.60 доллар коротот. Бул типтүү фильтрдин баасынан ашып кетет жана кыймылдаткычтарга жана каталитикалык конверторлорго узак мөөнөттүү зыянды эске албаганда, алмаштыруунун оптималдуу мөөнөтү үчүн потенциалдуу үнөмдөөнү көрсөтөт.
Ыңгайлаштырылган, реалдуу убакытта чыпкалоо классификациясы ишенимдүүлүгүн жогорулатуу менен бирге унаанын эксплуатациялык чыгымдарын жана зыяндуу заттарды чыгарууну азайтышы мүмкүн. Бул маалыматка тымызын суроо-талап бар - адамдардын 81.4% маалыматы бар системадан сунуштарды кабыл алышмак (Toma and Bobalca, 2016).
Жүрүм-турумдун өзгөрүшүнө болгон муктаждыкты азайтуу үчүн, смартфондорду колдонуу менен арзан баадагы, кеңири таралган сенсорлор учурдагы түзмөктөрдү кайра иштетүү үчүн колдонулушу мүмкүн (Engelbrecht et al., 2015). Акыркы жылдары керектөөчү электроника өндүрүүчүлөр мобилдик сезгич мүмкүнчүлүктөрүн көбөйтүштү. Атмосфералык басымдан жана аппараттын багытынан температурага, тийүү жана жакындыкка чейинки бул жаңы киргизүүлөр мобилдик эсептөөдө, сактоодо жана туташууда шайкеш жакшырууларга ээ болду (Han and Cho, 2016). Биздин өзүбүздүн ишибиз мындай шаймандарды колдонуу менен кыймылдаткычтын күйүшүн көзөмөлдөө мүмкүн экенин көрсөттү (Siegel et al., 2016b).
Биз бүгүнкү реактивдүү тейлөө парадигмасынан проактивдүүгө өтүүнү максат кылып жатабыз, бул ресурстарды колдонушат. Автоунааны тейлөөнүн эң жакшы тажрыйбаларына шайкеш келүүнү күчөтүү үчүн "калган өмүр" индикаторун жана аба чыпкаларынын абалынын мониторун түзүү максатында аба чыпкасынын иштешин классификациялоо үчүн унаанын "дем алганын" байкоо үчүн мобилдик аудиону колдонобуз. Бул кагаз мобилдик аудио маалыматтарын жана ансамблдин классификациясын аба чыпкасынын абалын бир нече жүктөлгөн абалга классификациялоо үчүн кантип колдонсо болорун көрсөтөт.
2-бөлүмдө биз кабыл алуудан чыккан үн бөлүкчөлөрдүн жүктөлүшүнө жараша өзгөрөт деп болжолдойбуз, ал эми 3-бөлүм тиешелүү иштерди изилдейт. 4-бөлүм маалыматтарды чогултуу жана аба агымын чектеген булгоочу заттарды симуляциялоо үчүн эксперименталдык процедураны сүрөттөйт. Биз ансамблди классификациялоо алгоритмибизди 5-бөлүмдө сүрөттөйбүз жана 6-бөлүмдө жыйынтыктарды сунуштайбыз, бул жаңы, жумшак колдонулган, кир жана тоскоол болгон чыпкаларды айырмалоодо жогорку тактыкты көрсөтөт. Акырында, 7-бөлүмдө бул алгоритмдин келечектеги өркүндөтүлүшү жана транспорттун башка кемчиликтерине кеңири таралган сезгичтин колдонулушу талкууланат.

Бөлүм үзүндүлөрү

Көйгөйдүн сүрөттөлүшү

Идеалдуу күйүүчү кыймылдаткыч эркин, таза, муздак абанын чексиз запасын талап кылат. Чынында, кыймылдаткычтар абаны тазалоо жана эскирүүнү чектөө үчүн чыпкаларды талап кылат. Жаңы болгондо, бул чыпкалар кирүүчү аба агымын чектейт жана чыпка булгоочу заттарды жүктөөдө, бул чектөө жана ага байланыштуу басымдын төмөндөшү көбөйөт. Кабыл алуу тутумдары ызы-чуу, титирөө жана катаалдуулукту азайтуу үчүн жөндөлсө да, агымдагы өзгөрүүлөр акыр аягында кабыл алуудан чыккан аудиодо сезилерлик өзгөрүүлөргө алып келет. Бул басым деп ырастайбыз

Мурунку искусство

Унаанын иштешин мүнөздөп, компоненттердин абалын классификациялоо жана убакыт доменинин сигналдарын колдонуу менен анормалдуу жүрүм-турумду аныктоо жаңы тармак эмес. Айрыкча, аба чыпкасын көзөмөлдөө үчүн унаа ичиндеги сезгич колдонулган. Бирок, көп-мамлекеттик классификация жана кеңири жайылган абалга мониторинг жетишсиз изилденген бойдон калууда.
Бул кеңири таралган унаа диагностикасынын жоктугунан эмес. Аудио сигналдарды колдонуу өзгөчө изилдөө жана өнөр жайлык колдонмолордо кеңири таралган, анткени акустикалык сигналдар талап кылынбайт 

Эксперименттик процедура жана гипотезаны текшерүү

Бул бөлүмдө бир нече унаалар үчүн үч штаттык классификаторду үйрөтүү үчүн аба чыпкасы булганган ар кандай деңгээлдеги унаадан аудио үлгүлөрүн кантип түзгөнүбүз сүрөттөлөт.
Адегенде эскини жаңы чыпкалардан айырмалоо үчүн аудио функцияларды колдонуу концепциясын далилдөө үчүн маалыматтарды чогултуу экспериментин талкуулайбыз. Андан кийин, биз көп абалдагы булганууну классификациялоо үчүн контролдонуучу маалыматтарды түзүүнүн жол-жобосун сунуштайбыз жана бул ыкма биздин классификаторлорубуздун бекемдигин кантип камсыз кылаарын түшүндүрөбүз. Бул жерде биз маалыматтарды чогултабыз

Алгоритмди иштеп чыгуу

Fig. 5, биз FT чокусу айырмачылыктар классификация тактыгын жакшыртуу кошумча өзгөчөлүктөрү менен, үч мамлекеттин ортосунда айырмалоо үчүн колдонулушу мүмкүн деп гипотеза. Бул бөлүмдө биз өзгөчөлүктөрдү кантип жаратканыбызды, классификаторду тууралаганыбызды жана чыпкаларды жүктөө классификациясынын тактыгын максималдаштыруу үчүн оптималдуу киргизүү параметрлерин тандап, ал эми ашыкча тууралоону минималдаштырууну талкуулайбыз.

Out-Sample натыйжалары

Бул бөлүм таблица түрүндө үч текшерилген маалымат топтомдору үчүн оптималдаштырылган жыйынтыктарды көрсөтөт.
1-таблицада биз үч моделдин ар бири үчүн оптималдуу конфигурацияны жана 5 эселенген кайчылаш валидацияланган үлгү аткарууну, ошондой эле 25" id="MathJax-Element-10-Frame" class="MathJax_SVG" tabindex="0">25% үлгүдөгү аткаруу.
Моделдин оптималдуу параметрлериндеги тенденцияларды белгилейбиз. Ар бир модель кичинекей кутулардын өлчөмдөрүн тандоого умтулат, бул DFT элементтери мамлекеттерди дифференциациялоодо маанилүү ролду ойноорун жана кызыкчылыктын өзгөчөлүктөрү тар чөйрөгө багытталгандыгын билдирет.

Тыянактар

Биз үч абалдагы аба чыпкасы бөлүкчөлөрүнүн жүктөөсүн аныктоодо MFCC, DFT жана толкундун өзгөчөлүктөрүн жана капка салынган чечим дарактарын колдонуп, чыпкалоо классификациясы үчүн партия менен иштетилген смартфондун аудиосунун жарамдуулугун далилдеп көрсөттүк. Көп абалды классификациялоо абалды көзөмөлдөөгө карай кадам болуп саналат, ал эми көрсөтүлгөн классификатордун сезгичтиги эрте жооп берүү мүмкүндүгүн көрсөтүп турат. Бул ыкманы колдонгон мобилдик тиркеме акыры унаанын иштешин жана натыйжалуулугун жакшыртышы мүмкүн.
натыйжалары

PREV: МАЙ ФИЛТРИНИН ӨМҮРҮҮ МААНИСИ

КИЙИНКИ: Унаа чыпкалары боюнча чыныгы окуя