Diagnosis of Automobile Engine Condition Based on the Analysis of Acoustic Noise

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.

автомобильный двигатель, неисправность, диагностика, образы спектров, кодовые сообщения, класс состояний, нечёткое множество, automobile engine, engine trouble, diagnosis, patterns of spectra, code message, class of conditions, fuzzy set

1. Дрейзин В.Э., Касем М.М., Сабельников Д.С. Акустическая диагностика автомобильных двигателей. Анализ возможностей и теоретические и практические предпосылки // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. М.: 2009. №4. С. 48-56.

2. Патент. № 2167518 А01К 47/00, G 08 C 23/02. Способ определения информативности спектральных составляющих акустического сигнала пчелиных семей при распознавании их состояний / Дрезин В.Э., Рыбочкин А.Ф., Захаров И.С. // Опубл. 27.05.2001. Бюл. 15.

3. Патент. № 2287138 G01H 17/00, A01K 55/00. Способ определения информативных частотных полос акустического сигнала пчелиных семей при распознавании их состояний / Рыбочкин А.Ф. // Опубл. 10.11.2006. Бюл. 31.

4. Рыбочкин А.Ф., Яковлев А.И. Информативные частотные полосы при анализе акустических сигналов пчелиных семей // Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология» (ISJAEE). 2011. № 2. С. 81-89.

5. Рыбочкин А.Ф., Яковлев А.И. Диагностирование состояний объектов по издаваемому ими акустическому шуму // Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология» (ISJAEE). 2011. №7. С. 89-101.

6. СВИДЕТЕЛЬСТВО о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2012617781, зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 28 августа 2012 г. / Программа для анализа и кодирования акустических шумов (CodeBee v.1.1) // Савельев С.В., Мохсен Шам-сан Ахмед Исмаил, Рыбочкин А. Ф.

7. Рыбочкин А.Ф., Савельев С.В. Кодирование образов спектров при анализе акустического шума с использованием программы для ЭВМ // ИЗВЕСТИЯ ЮЗ-ГУ. Курск: 2013. №2. С.88-94.

8. Рыбочкин А.Ф., Смирнов А.В. Построение классов состояний автомобильного двигателя по анализу его акустического шума (материалы конференции) // Информационно-измерительные диагностические и управляющие системы: Сборник материалов Международной научно-технической конференции. Курск: ЮЗГУ, 2013. С. 85-91.

9. Смирнов А.В., Рыбочкин А.Ф. Построение классов состояний автомобильного двигателя по издаваемому им акустическому шуму // Сборник научных трудов «Математические методы и инновационные научно- технические разработки». Курск: ЮЗГУ, 2014. С. 28-32.

10. Рыбочкин А.Ф., Смирнов А.В. Установление принадлежности неизвестного состояния автомобильного двигателя к установленным классам состояний путём анализа акустического шума работающего двигателя // Сборник научных трудов «Математические методы и инновационные научно- технические разработки» Курск: ЮЗГУ, 2014. С. 32-40.

11. Кофман А. Введение в теорию нечётких множеств. М: Радио и связь. 1982. 432 с.