Krahasimi i performancës së filtrimit të filtrave të ajrit të kabinës së automobilave të disponueshëm në treg kundër ndotësve të ndryshëm të ajrit

Koha: 2024-11-06

Abstrakt

Filtrat e marrjes së motorit të automobilave sigurojnë shpërndarjen e ajrit të pastër në motor, megjithëse me kalimin e kohës këta filtra ngarkohen me ndotës që pengojnë rrjedhën e lirë të ajrit. Qasja e sotme e hapur për mirëmbajtjen e filtrit të ajrit i bën drejtuesit të zëvendësojnë elementët në intervale të paracaktuara shërbimi, duke shkaktuar mbi-dhe nën-zëvendësim të kushtueshëm dhe potencialisht të dëmshëm. Rezultati është se shumë automjete funksionojnë vazhdimisht me fuqi të reduktuar, rritje të konsumit të karburantit ose konsum të tepërt të lidhur me grimcat, të cilat mund të dëmtojnë katalizatorin ose të dëmtojnë sipërfaqet e motorit të përpunuara.

Ne paraqesim një metodë për zbulimin e ngarkimit të ndotësve të filtrit nga të dhënat audio të mbledhura nga një smartphone dhe një mikrofon mbështetës. Qasja jonë e mësimit të makinerive për të filtruar mbikëqyrjen përdor veçoritë Mel-Cepstrum, Fourier dhe Wavelet si hyrje në një model klasifikimi dhe aplikon renditjen e veçorive për të zgjedhur veçoritë më të mira diferencuese. Ne demonstrojmë qëndrueshmërinë e teknikës sonë duke treguar efikasitetin e saj për dy lloje automjetesh dhe mikrofona të ndryshëm, duke gjetur një rezultat më të mirë të saktësisë 79.7% kur klasifikojmë një filtër në tre gjendje ngarkimi.

Përmirësimet në këtë teknikë do t'i ndihmojnë drejtuesit të mbikëqyrin filtrat e tyre dhe të ndihmojnë në përcaktimin e kohës optimale të zëvendësimit të tyre. Kjo do të rezultojë në një përmirësim në performancën, efikasitetin dhe besueshmërinë e automjetit, duke ulur koston e mirëmbajtjes për pronarët e automjeteve.

Prezantimi

Çdo vit, mosha mesatare e automjetit dhe kilometrat vjetore të udhëtuara rriten Departamenti i Transportit i Shteteve të Bashkuara (2016b), IHS Inc (2016) dhe me zhvendosjen drejt lëvizshmërisë së përbashkët, nevoja për automjete efikase, të besueshme dhe të qëndrueshme vazhdon të rritet.

Pjesa më e madhe

260

-milionë automjete të flotës së lehtë amerikane (Departamenti i Transportit i Shteteve të Bashkuara, 2016a) me benzinë (Administrata e Informacionit të Energjisë në SHBA, 2016), me motorë që konsumojnë ajër dhe karburant, ndezin këtë përzierje për të shtyrë një piston dhe nxjerrin nënproduktet e djegies. Çdo mosefikasitet shkakton uljen e performancës, ekonomisë dhe jetëgjatësisë së motorit.

Sistemi i marrjes është kritik për performancën optimale. Ajri në hyrje duhet të rrjedhë lirshëm për të arritur efikasitet, i pastër, për të mbrojtur sipërfaqet e motorit nga gërryerja dhe të ftohtit, në mënyrë që densiteti i rritur të lejojë djegien e më shumë karburantit, duke përmirësuar fuqinë.

Një element kyç i marrjes së motorit, filtrat reduktojnë përqendrimin e ndotësve në nivele të sigurta (Jaroszczyk et al., 1993) duke siguruar rrjedhën e lirë të lëngjeve për të kufizuar ngrohjen e ajrit të marrjes. Këta filtra janë sende të konsumuara, që kanë nevojë për pastrim ose zëvendësim pasi të ngarkohen me papastërti, pluhur dhe mbeturina.

Filtrimi optimal përmirëson bllokimin e grimcave, duke reduktuar erozionin e cilindrit të motorit. Ndryshimet e vogla në efikasitet kanë ndikim të rëndësishëm: konsumimi i motorit është

8

herë më shpejt për një filtër që është

98

% kundrejt

99

% efikase (Jaroszczyk et al., 1993). Më tej, filtrimi ideal redukton nivelet e zhurmës së kabinës dhe përmirëson fuqinë dhe reagimin e motorit. Në të kundërt, filtrat e ndotur kufizojnë fuqinë, shkaktojnë zhurmë, harxhojnë karburantin Norman et al. (2009), Toma (2016) dhe mund të shkaktojë dështime të konvertuesit katalitik në rrjedhën e poshtme. Këto sfida janë më të rëndësishme në automjetet e karburuara (Thomas et al., 2012) të cilave u mungon kontrolli i karburantit me qark të mbyllur. Ndërsa makinat e reja kaluan në injektimin e karburantit nga mesi i viteve 1990, shumë makina, motoçikleta dhe automjete të tjera transporti të lehta në mbarë botën ende përdorin karburatorë.

Ndryshimi i hershëm i elementeve të filtrit duket një zgjidhje e qartë, por zëvendësimi i hershëm shkakton probleme delikate, por serioze. Efikasiteti i kapjes së grimcave rritet me ngarkimin (Norman et al., 2009), kështu që elementët e përdorur lehtë reduktojnë konsumin e motorit dhe zgjasin jetën e shërbimit. Ekziston një dritare optimale në të cilën mund të ndryshohet një filtër - një dritare në të cilën filtri kap shumicën e grimcave dhe kufizon minimalisht rrjedhën.

Sensorët në automjet janë projektuar për të zgjidhur problemin e zëvendësimit optimal të filtrit, por shumica e automjeteve të reja me Diagnostifikim në Bord zakonisht nuk e monitorojnë këtë gjendje dhe automjeteve të vjetra zakonisht u mungon ndonjë sensor. Pak automjete ofrojnë sensorë të rënies së presionit të marrjes me bazë vakum (Norman et al., 2009) që tregojnë një rritje mbi rënien bazë të presionit të

1

2.5 kPa

Toma (2016), Thomas et al. (2012). Aty ku sensorët nuk janë të pranishëm, drejtuesit zakonisht nuk janë të vetëdijshëm dhe për këtë arsye mbështeten në kohën e të dhënave të verbër, me shumicën e drejtuesve që zëvendësojnë filtrat në intervale të caktuara (shpesh 15,000 km (Toma, 2016)) ose kur duken të pista. Këto metoda janë të pasakta, me automjete të përdorura në mjedise të ndryshme me ngarkesa të ndryshme të grimcave dhe shpejtësi të paparashikueshme të rrjedhës së ajrit (Jaroszczyk et al., 1993).

Në një sondazh të

21

filtrat e ajrit të testuar pas heqjes,

15

u hoqën herët ndërsa dy ishin ndryshuar pasi kishte filluar okluzioni degradues i performancës (Toma, 2016). Kjo tregon se drejtuesit që marrin automjetet për shërbim i ndryshojnë filtrat shumë herët, por në thelb janë të njëanshëm, pasi filtrat më të ndotur gjenden në ato makina që nuk janë marrë kurrë për servis. Duke supozuar a

2

% humbje në ekonominë e karburantit në automjetet e pa-servuara, një shofer mesatar që shpenzon 1680 dollarë në vit në karburant harxhon 33.60 dollarë duke lëvizur me një filtër të ndotur. Kjo tejkalon koston e një filtri tipik dhe demonstron kursimet e mundshme për kohën optimale të zëvendësimit, për të mos përmendur dëmtimin afatgjatë të motorëve dhe konvertorëve katalitikë.

Klasifikimi i thjeshtë i filtrave në kohë reale mund të zvogëlojë kostot e funksionimit të automjeteve dhe emetimet duke përmirësuar besueshmërinë. Ekziston një kërkesë e fshehtë për këtë informacion - 81.4% e njerëzve do të merrnin rekomandime nga një sistem i informuar me të dhëna (Toma dhe Bobalca, 2016).

Për të reduktuar nevojën për ndryshime të sjelljes, sensori i përhapur me kosto të ulët duke përdorur telefonat inteligjentë mund të përdoret për të ripërdorur pajisjet ekzistuese (Engelbrecht et al., 2015). Vitet e fundit, prodhuesit e elektronikës së konsumit kanë rritur aftësitë e sensorit celular. Këto inpute të reja, duke filluar nga presioni atmosferik dhe orientimi i pajisjes te temperatura, prekja dhe afërsia, janë përballur me përmirësime proporcionale në llogaritjen, ruajtjen dhe lidhjen celulare (Han dhe Cho, 2016). Puna jonë ka treguar se është e mundur të monitorohet ndezja e motorit duke përdorur pajisje të tilla (Siegel et al., 2016b).

Ne synojmë të kalojmë nga paradigma e sotme e mirëmbajtjes reaktive në atë proaktive, duke përfituar nga këto burime. Ne aplikojmë audio celular për të vëzhguar se si një makinë "merr frymë" për të klasifikuar performancën e filtrit të ajrit me qëllimin e krijimit të një treguesi të "jetës së mbetur" dhe monitorit të gjendjes për filtrat e ajrit për të përmirësuar përputhjen me praktikat më të mira të mirëmbajtjes së automobilave. Ky punim demonstron se si të dhënat e celularit audio dhe klasifikimi i ansamblit mund të aplikohen për të kategorizuar gjendjen e filtrit të ajrit në gjendje të shumëfishta të ngarkimit.

Në seksionin 2, ne supozojmë se tingulli që buron nga marrja ndryshon me ngarkimin e grimcave, ndërsa seksioni 3 eksploron punën e lidhur. Seksioni 4 përshkruan një procedurë eksperimentale për mbledhjen e të dhënave dhe simulimin e ndotësve që kufizojnë rrjedhën e ajrit. Ne përshkruajmë algoritmin tonë të klasifikimit të ansamblit në seksionin 5 dhe paraqesim rezultatet në seksionin 6, duke treguar saktësi të lartë në dallimin e filtrave të rinj, të përdorur butësisht, të ndotur dhe të penguar. Së fundi, Seksioni 7 diskuton përmirësimet e ardhshme për këtë algoritëm dhe aplikimet e sensorit të përhapur në defekte të tjera të automjeteve.

Pjesët e seksionit

Problem Përshkrimi

Motori ideal me djegie kërkon një furnizim të pakufishëm të ajrit me rrjedhje të lirë, të pastër dhe të ftohtë. Në realitet, motorët kërkojnë filtra për të pastruar ajrin dhe për të kufizuar konsumin. Kur janë të rinj, këta filtra kufizojnë rrjedhën e ajrit të marrjes dhe ndërsa filtri ngarkohet me ndotës, ky kufizim dhe rënia e presionit të lidhur me të rriten. Ndërsa sistemet e marrjes janë akorduar për të minimizuar zhurmën, dridhjet dhe ashpërsinë, ndryshimet në rrjedhën përfundimisht çojnë në ndryshime të dukshme në audio që buron nga marrja. Ne pohojmë se këto presione

Arti i mëparshëm

Karakterizimi i performancës së automjetit, klasifikimi i gjendjes së komponentëve dhe identifikimi i sjelljeve jonormale duke përdorur sinjalet e domenit të kohës nuk është një fushë e re. Ndjeshmëria në automjet është aplikuar veçanërisht për monitorimin e filtrit të ajrit. Megjithatë, klasifikimi me shumë shtete dhe monitorimi i përhapur i gjendjes mbeten të paeksploruara.

Kjo nuk është për mungesë të diagnostifikimit të përhapur të automjeteve. Përdorimi i sinjaleve audio është veçanërisht i përhapur në kërkime dhe aplikime industriale, sepse sinjalet akustike nuk kërkojnë

Procedura eksperimentale dhe vërtetimi i hipotezës

Ky seksion përshkruan se si kemi gjeneruar mostra audio nga një automjet me shkallë të ndryshme të ndotjes së filtrit të ajrit për të trajnuar një klasifikues me tre gjendje për automjete të shumta.

Fillimisht diskutojmë një eksperiment që mbledh të dhëna për të vërtetuar konceptin e përdorimit të veçorive audio për të dalluar filtrat e vjetër nga të rinjtë. Më pas, ne paraqesim një procedurë për gjenerimin e të dhënave të kontrolluara për klasifikimin e ndotjes në shumë gjendje dhe shpjegojmë se si kjo qasje siguron qëndrueshmërinë e klasifikuesve tanë. Këtu, ne mbledhim të dhëna

Zhvillimi i algoritmit

Nga Fig. 5, ne hipotezuam se diferencat e pikut FT mund të përdoren për të dalluar midis tre gjendjeve, me veçori shtesë që përmirësojnë saktësinë e klasifikimit. Në këtë seksion do të diskutojmë se si gjeneruam veçori, akorduam një klasifikues dhe zgjodhëm parametrat optimalë të hyrjes për të maksimizuar saktësinë e klasifikimit të ngarkimit të filtrit duke minimizuar mbipërshtatjen.

Rezultatet jashtë kampionit

Ky seksion tregon rezultatet e mostrës, të optimizuara për tre grupet e të dhënave të testuara në formë tabelare.

Në tabelën 1, ne shohim konfigurimin optimal për secilin nga tre modelet dhe performancën e mostrës së verifikuar 5-fish, si dhe

25

% performancë jashtë mostrës.

Ne vërejmë tendencat në parametrat e modelit optimal. Secili model tenton të zgjedhë madhësi të vogla kosh, duke sugjeruar që elementët DFT do të luajnë një rol të rëndësishëm në dallimin e gjendjeve dhe se tiparet e interesit fokusohen në të ngushta

Konkluzione

Ne demonstruam saktësi 80% në zbulimin e ngarkimit të grimcave të filtrit të ajrit me tre gjendje duke përdorur veçoritë MFCC, DFT dhe valëzimet dhe pemët e vendimeve të grumbulluara, duke vërtetuar qëndrueshmërinë e audios së smartfonëve të përpunuar në grup për klasifikimin e filtrit. Klasifikimi me shumë gjendje është një hap drejt monitorimit të gjendjes, ndërsa ndjeshmëria e demonstruar e klasifikuesit sugjeron që reagimi i hershëm është i mundur. Një aplikacion celular duke përdorur këtë qasje mund të përmirësojë përfundimisht performancën dhe efikasitetin e automjetit.

Rezultatet

PREV: RËNDËSIA JETËSORE E FILTRIT TË VAJIT

NEXT: Historia e vërtetë mbi filtrat e automobilave

Të gjitha kategoritë

Lajme