ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТЕЛЕМАТИЧЕСКИХ СИСТЕМ ДЛЯ ОПЕРАТИВНОЙ
ОЦЕНКИ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ АВТОТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ
(Журнал
"Автотранспортное предприятие" N 09 за 2007 год)
В. М. Власов,
зав. кафедрой «Транспортная телематика» МАДИ (ГТУ). профессор, доктор технич. наук
В. Н. Богумил,
зам. ген. директора ЗАО «НПП Транснавигация»
С. В. Жанказиев,
доцент кафедры «Транспортная телематика» МАДИ (ГТУ), канд. технич. наук
А. Б. Смирнов,
инженер кафедры «Транспортная телематика» МАДИ (ГТУ)
Постоянно ужесточающиеся требования к безопасности автомобилей и увеличивающаяся стоимость обслуживания подвижного состава требуют от автотранспортных предприятий обеспечения более точного оперативного контроля технического состояния транспортных средств на протяжении всего периода эксплуатации.
Сложившаяся в течение многих лет в стране планово-предупредительная система обслуживания и ремонта автотранспортных средств уже не отвечает современным требованиям эксплуатации. Основным преимуществом данной системы является возможность спрогнозировать расход запасных частей и материалов при отсутствии хороших диагностических систем. К главному недостатку данной системы можно отнести принятие решения о проведении ремонтных работ на основании информации о пробеге автомобиля. При реализации такой системы обслуживания не учитывается реальное состояние агрегатов транспортного средства, в результате чего происходит перерасход запасных частей, и, как следствие, повышенные расходы денежных средств на поддержание в исправном состоянии подвижного состава.
Устранить указанные недостатки планово-предупредительной системы возможно за счет перехода на системы обслуживания и ремонта автотранспортных средств по реальному техническому состоянию. Решение такой задачи возможно за счет внедрения телематических систем контроля в режиме реального времени технического состояния и эксплуатационных показателей транспортного средства. Основным принципом оперативного планирования предупредительных работ в этом случае является использование информации о значениях параметров состояния узлов и агрегатов транспортного средства, которые характеризуют его исправность. Реальное внедрение подобных систем оценки технического состояния стало возможным за счет бурного развития микропроцессорной техники универсального и специализированного назначения, телематических систем, включая средства связи ближнего и дальнего действия, а также спутниковых навигационных систем [1], [3].
Получение объективной информации о состоянии узлов и агрегатов автомобиля возможно за счёт применения автоматизированных систем сбора и анализа данных, которые используют для оценки не только текущие значения параметров диагностики, поступающие из бортового блока, но и производят статистическую обработку накопленных данных на протяжении всего процесса эксплуатации.
С практической точки зрения интеллектуальная телематическая система оперативной оценки технического состояния автотранспортных средств может охватить довольно широкий круг задач по объектам и технологиям диагностики. От простых алгоритмов диагностики – когда констатируется уже факт возникшей неисправности – до сложных алгоритмов, требующих длительного времени наблюдения за параметрами работы агрегатов.
Примером простого диагностического алгоритма является фиксирование повышенного значения температуры охлаждающей жидкости. Более сложным является прогноз возникновения неисправности термостата двигателя, которая постепенно приводит к перегреву или недогреву двигателя. В этом случае алгоритм диагностики необходимо строить на основе модели-наблюдателя, задачей которой является определение закономерности изменения температуры охлаждающей жидкости в зависимости от режимных и внешних факторов.
Для решения задач разного масштаба времени от оперативного информирования водителя и служб парка о текущем состоянии определенного транспортного средства до долгосрочного прогнозирования неисправностей интеллектуальная телематическая система оперативной оценки технического состояния транспортных средств должна представлять собой распределенную структуру (рис. 1).
Рис. 1.
Структура интеллектуальной телематической системы оперативной оценки технического состояния автотранспортных средств
Рассмотрим принципы построения интеллектуальной телематической системы оперативной оценки технического состояния транспортного средства с точки зрения функционального назначения, алгоритмического обеспечения, информационного наполнения, аппаратной и программной реализации.
С функциональной точки зрения, система оценки технического состояния, работающая на основе автотранспортного предприятия, должна решать следующие задачи:
– Оперативное отражение информации о техническом состоянии транспортных средств. При этом, в случае возникновения неисправности, которая может привести к полному выходу из строя автомобиля, система должна предупредить водителя, а также послать сигнал о неисправности техническому отделу парка. Если возникает неисправность, при которой транспортное средство может двигаться, то система предупреждает водителя, а информация о необходимости проведения определённого рода профилактических работ поступает в технический отдел по прибытии транспортного средства в парк. Однако в любом случае факт неисправности, а также реакция водителя на неисправность фиксируются бортовой системой.
– Вывод статистических данных в установленной форме о техническом состоянии транспортных средств по всему парку и отдельным единицам за определённый период времени.
– Вывод информации в установленной форме о рекомендуемом перечне мер по устранению выявленных неисправностей.
– Ввод и вывод результатов обслуживания и ремонта каждого транспортного средства по установленной форме.
Алгоритмическое обеспечение системы подразумевает несколько уровней алгоритмов (рис. 2). Первый уровень включает алгоритмы, реализованные на основе бортовых блоков, к ним относятся: операционная система микроконтроллера; драйвера периферии микроконтроллера, алгоритмы обработки сигналов, поступающих от датчиков, алгоритмы диагностики и управления, формирования и передачи пакетов диагностических данных.
Рис. 2.
Алгоритмическое обеспечение интеллектуальной телематической системы оперативной оценки технического состояния автотранспортных средств
Второй уровень алгоритмов решает задачи, связанные с организацией базы данных, размещаемой в Центральном блоке системы. Данный уровень алгоритмов включает сбор, хранение, поиск и статистическую обработку данных, получаемых от бортов и от пользователей системы. В эту группу алгоритмов входят также функции, определяющие доступ пользователей к получению необходимой информации.
Третий уровень алгоритмов включает функции графических интерфейсов администраторов и пользователей системы. Данная группа алгоритмов реализует формирование запросов администраторов и пользователей к бортам и базе данных системы.
Четвертый уровень включает реализацию алгоритмов самообучения системы, что подразумевает настройку диагностических параметров функционирования бортовых блоков в зависимости от состояния транспортных средств, проведенных ремонтных работ и условий эксплуатации.
Пятый уровень включает алгоритмы функционирования и синхронизации работы всей системы как единого информационного комплекса.
С точки зрения аппаратной реализации, система оценки технического состояния должна состоять из мобильного оборудования, устанавливаемого на транспортные средства, и стационарного оборудования, устанавливаемого на автотранспортном предприятии. Мобильное оборудование включает бортовые микропроцессорные блоки управления, диагностики, спутниковой навигации и связи; датчики, панель водителя и жгут проводов. Стационарное оборудование включает компьютеры, установленные в соответствующих службах предприятия, сервер системы, обеспечивающий хранение данных и доступ к ним пользователей, сетевое оборудование, устройства связи для обмена данными с бортовыми диагностическими блоками.
С информационной точки зрения, система оценки технического состояния должна представлять собой интегрированную среду, выполняющую следующие задачи:
– сбор и хранение информации, получаемой с бортовых блоков диагностики;
– сбор и хранение информации от компьютеров технической службы парка о проведенных ремонтных работах по каждому транспортному средству;
– информирование водителя транспортного средства в процессе движения;
– информирование специалистов автотранспортного предприятия о состоянии подвижного состава;
– обработка и анализ данных, а также представление необходимой информации о техническом состоянии подвижного состава службам автотранспортного предприятия;
– обучение системы путем изменения параметров работы алгоритмов диагностики в зависимости от результатов обработки данных, полученных от бортовых блоков и из базы данных технической службы предприятия.
Ключевым комплексом программ для автоматизированных рабочих мест является графический интерфейсный модуль оценки технического состояния подвижного состава. Данный комплекс программ можно эффективно реализовать на основе математического пакета MATLAB [4, 5, 7]. Следует отметить, что в отличие от других математических пакетов, MATLAB обладает широкой номенклатурой интегрированных приложений различного технического назначения при обеспечении высокой стабильности работы. Стабильность работы пакета определяется открытой архитектурой, модульностью построения приложений и хорошей системой обнаружения ошибок программирования, и подтверждена тем фактом, что его применяют для своих разработок многие ведущие зарубежные фирмы, специализирующиеся на разработке систем управления и диагностики автомобильного и авиационного назначения. Математический пакет MATLAB может быть программной основой на всех этапах проектирования системы – от построения простейших моделей диагностики до автоматической генерации исполняемого кода для микроконтроллеров бортовых систем за счет динамического программного взаимодействия MATLAB с интегральными средами разработки программ для микроконтроллеров. Подобные интегральные среды разработки программ созданы для микроконтроллеров крупнейших мировых фирм, таких как: Infineon, Freescale, Microchip.
Помимо использования пакета MATLAB при создании системы целесообразно применять интегрированные среды разработки аппаратной части – электронной и электрической. В качестве примера можно привести комплекс программ Multisim и Ultiboard фирмы National Instrument [8]. Программа Multisim содержит модели реальных электронных компонентов, что позволяет создать модель электронной и электрической частей устройства, например, блока диагностики, и проанализировать его работу в целом, включая работу микроконтроллера, не имея реально собранного устройства.
После получения необходимой принципиальной схемы устройства в программе Multisim с помощью программы Ultiboard возможно спроектировать плату и корпус устройства, включая 3.D визуализацию расположения компонентов.
При построении диагностических алгоритмов необходимо учитывать, что каждое транспортное средство индивидуально и эксплуатируется в различных условиях. Поэтому «интеллектуальная телематическая система оперативной оценки технического состояния автотранспортных средств» должна уметь подстраиваться к изменяющимся параметрам состояния конкретного транспортного средства, т.е. фактически обладать свойством самообучения.
Свойство самообучения диагностической системы можно реализовать на основе искусственных нейронных сетей [6]. Основным преимуществом нейронной сети является относительно быстрая скорость настройки даже очень большого числа параметров с помощью стандартных методов оптимизации, например градиентных. Это достигается за счет сведения решения одной глобальной оптимизационной задачи к нескольким локальным.
В современных бортовых системах нейронная сеть может заменить набор большого числа трудно настраиваемых одномерных и двумерных режимных таблиц параметров диагностики и управления, что может значительно упростить настройку системы. Примером успешного практического применения искусственной нейронной сети вместо режимных таблиц является построение контура управления подачей топлива на неустановившихся режимах работы бензинового двигателя [2].
Выбор структуры, а также настройку параметров нейронной сети можно производить с помощью приложения «Neural Network», входящего в состав пакета MATLAB. Данное приложение содержит значительный набор функций, реализующих как эмуляцию работы наиболее успешно применяемых в технике нейронных сетей, так и алгоритмов их обучения.
Для создания гибкой, легко настраиваемой и обслуживаемой «интеллектуальной телематической системы оперативной оценки технического состояния автотранспортных средств» необходимо придерживаться следующих принципов:
1. Модульность алгоритмического, программного, аппаратного уровней.
2. Применение нейронных сетей для относительно быстрого решения сложных многопараметрических задач диагностики и управления.
3. Гибкое изменение алгоритмов функционирования системы за счет применения бортовых микропроцессорных систем и интегральных сред для генерации исполняемых программных модулей.
В заключение необходимо отметить, что «интеллектуальная телематическая система оперативной оценки технического состояния автотранспортных средств» служит для решения практических задач, возникающих в процессе эксплуатации автотранспортных средств. Специалисты предприятия получают всю необходимую информацию о состоянии транспортных средств с помощью простого, интуитивно понятного интерфейса. При этом вся сложность диагностических алгоритмов системы скрыта от пользователя.
ЛИТЕРАТУРА
1. В. М. Власов, А. Б. Николаев, А. В. Постолит, В. М. Приходько «Информационные технологии на автомобильном транспорте»/МАДИ (ГТУ). – М.: Наука, 2006.
2. А. Б. Смирнов «Разработка системы управления составом смеси бензинового двигателя с применением искусственной нейронной сети»/Известия ВУЗов. Машиностроение. – М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, № 9, 2006.
3. П. Пржибыл, М. Свитек «Телематика на транспорте», под ред. В. В. Сильянова.– М.: МАДИ (ГТУ), 2003.
4. В. Дьяконов, В. Круглов «MATLAB. Анализ, идентификация и моделирование систем. Специальный справочник». – СПб.: Питер, 2002.
5. В. Дьяконов, «Simulink 4. Специальный справочник». – СПб.: Питер, 2002.
6. .http://en.wikipedia.org/wiki/Neural_network – раздел электронной энциклопедии по нейронным сетям.
7. http://www.mathworks.com/– официальный сайт разработчика математического пакета MATLAB – фирмы Mathworks.
8. http://www.ni.com/– официальный сайт разработчика программ Multisim и Ultiboard – фирмы National Instrument.