Повышение эффективности ремонта двигателей внутреннего сгорания: метод прогнозного технического обслуживания на основе машинного обучения

Аннотация

В условиях Казахстана значительная часть автомобильного парка характеризуется высокой степенью износа, сложными климатическими условиями эксплуатации и нестабильным качеством топлива, что приводит к преждевременному выходу двигателей из строя. Эти факторы предъявляют повышенные требования к системе технического обслуживания и ремонта транспортных средств. Традиционные реактивные методы ремонта, направленные на устранение неисправностей после их возникновения, приводят к увеличению простоев техники и росту эксплуатационных затрат. В то же время планово-предупредительное обслуживание не всегда обеспечивает необходимый уровень надежности, поскольку основывается преимущественно на временных интервалах, а не на фактическом техническом состоянии агрегатов.

В связи с этим возрастает актуальность внедрения методов прогнозного технического обслуживания, основанных на технологиях машинного обучения. В статье представлены результаты экспериментальных исследований, проведенных в городе Караганде, где на основе данных сенсорных систем мониторинга параметров двигателей внутреннего сгорания разработана модель машинного обучения для раннего выявления потенциальных отказов. Результаты показали, что предложенный подход позволяет снизить количество внеплановых отказов, увеличить ресурс двигателей, повысить топливную экономичность и уменьшить уровень вредных выбросов.