ЗАСТОСУВАННЯ КОГНІТИВНИХ СИСТЕМ ДЛЯ ДІАГНОСТИКИ ТРАНСПОРТНИХ ЗАСОБІВ-Reference-Cited by-同舟云学术

ЗАСТОСУВАННЯ КОГНІТИВНИХ СИСТЕМ ДЛЯ ДІАГНОСТИКИ ТРАНСПОРТНИХ ЗАСОБІВ

Published:2023-02-28 Issue:2 (114) Volume: Page:11-16
ISSN:2313-2167
Container-title:Молодий вчений
language:
Short-container-title:МВ

Author:

Дмитрів Ігор,Моцик Богдан

Abstract

Дана стаття присвячена дослідженню організація підсистеми доремонтного діагно-сту¬вання агрегатів автомобілів виходячи з автоматизованого робочого місця опера-тора діагностики з метою зниження внутрішніх втрат ремонтного підприємства за функціонування системи централізованого ремонту за технічним станом. Особлива увага приділяється аналізу закономірностей процесу ідентифікації дефектів агрегатів автомобілів, що надходять до ремонту та розподіл їх на множину технологічних процесів. Розроблено алгоритм розпізнавання дефектів агрегатів за допомогою математичної моделі ШНМ, який можливо використати для різноманітних технічних систем із високою конструкційною складністю в процесі технічного обслуговування та ремонту за фактичним технічним станом. Використання ШНМ дозволить знизити помилки 1-го (неправильний дефект) та 2-го (пропуск дефекту) типів для всіх ресурсних груп двигуна.

Publisher

Publishing House Young Scientist

Subject

Microbiology

Reference20 articles.

1. Svärd C. Residual Generation Methods for Fault Diagnosis with Automotive Applications. Linköping Studiesin Science and Technology Thesis No.1406. 2009. URL: https://www.fs.isy.liu.se/Publications/Lic/09_LIC_1406_CS.pdf (дата звернення: 18.11.2022).

2. Дмитрив И, Дмитрив В. Алгоритмы диагностики двигателей внутреннего сгорания. Motrol. Commission of Motorization and Energetics in Agriculture. Lublin – Rzeszow, 2016. Vol. 18, № 5. Р. 27–33.

3. Chernenko S., Klimov E., Chernysh A., Burlyga M., Dmytriv I. Improvement of technology of vehicle electric motors casing repair. 2021 IEEE International Conference on Modern Electrical and Energy Systems (MEES), 2021, pp. 1–4. DOI: https://doi.org/10.1109/MEES52427.2021.9598614.

4. Дмитрів І.В., Моцик Б.В. Проблема діагностування двигунів внутрішнього згорання. Міжнародна наукова інтернет-конференція «Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення (випуск 68)» / Збірник тез доповідей: випуск 68 (Тернопіль-Переворськ, 7-8 червня 2022 р.). Тернопіль, 2022. С. 78–80.

5. Frisk Erik. Residual Generation for Fault Diagnosis. Linköping Studies in Science and Technology. Dissertations №. 716, 2001. 184 p.