Жизнь современного человека настолько динамична, что представить ее без автомобиля как средства передвижения практически невозможно. На ранних этапах эксплуатации нового автомобиля владелец не испытывает никаких проблем, но с течением времени он обязательно сталкивается с проблемой износа запчастей, которая не только отрицательно сказывается на комфортности передвижения и приводит к дополнительным экономическим затратам по ремонту автомобиля, но также оказывает воздействие на экологическую обстановку местности. Так, износ деталей двигателя автомобиля зачастую приводит к повышенному расходу бензина, что, в свою очередь, вызывает увеличение выброса в атмосферу выхлопных газов. Однако традиционные методы диагностики состояния автомобильного двигателя являются локальными, а не комплексными, направлены на выявление неисправностей определенных узлов двигателя, и, как правило, требуют его частичной разборки. Также стоит учесть, что методы, применяемые для выявления неисправностей, выбираются на основе опыта и знаний мастера-диагноста и зачастую носят субъективный характер. Таким образом, в процессе диагностики и ремонта двигателя отдельные виды неисправностей могут остаться без внимания, а их обнаружение потребует более детальной диагностики, проведение которой отнимает на порядок больше времени. В данной работе рассмотрена возможность комплексной диагностики состояния автомобильного двигателя, а именно: распознавание многочисленных его состояний, объединяемых в классы, путем анализа акустического шума работающего двигателя. Рассмотрена возможность установки степени принадлежности неизвестного состояния двигателя к определенному классу известных состояний на базе нечёткого представления диагностируемых признаков. Такой способ позволит диагностировать состояние и выявлять причину неисправности автомобильного двигателя без разборки.
Modern man's life is too dynamic to imagine it without a car as the vehicle. There is no problem with the vehicle operation in the early stages. However, automobilist certainly will face a problem of wear parts. This problem leads to additional economic costs associated with car repair, poor comfort of movement, and has a negative impact on the ecological situation in the area. Thus, engine wear often leads to increased fuel consumption, causing an increase in the emission of exhaust gases. However, traditional methods of diagnosis of engine condition are not comprehensive. They are local, focused on troubleshooting of certain engine components, and usually require partial disassembly of engine. It must be considered that the methods used to detect faults, are based on experience and knowledge of a mas-ter-diagnostician and are subjective. Thus, certain types of faults can be overlooked during the process of diagnosis and repair of engine. Detection of these faults will require a more detailed diagnosis, which takes much more time. In this article we consider the possibility of a comprehensive diagnosis of the condition of the engine, namely the recognition of numerous engine conditions united into classes of conditions by analyzing the acoustic noise of the running engine. We also consider the possibility to determine grade of membership of unknown engine condition to a class of known conditions. This method of determination is based on the fuzzy representation of diagnosable symptoms. This method allows to diagnose engine condition and to identify the cause of engine trouble without its disassembly.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.