Підвищення ефективності експлуатації функціональних систем силової установки гібридного автомобіля - Заверуха, Руслан Романович (Харківський національний автомобільно-дорожній університет, 2023)
Дисертацію присвячено вирішенню актуального науковопрактичного завдання підвищення ефективності експлуатації функціональних систем гібридного автомобіля шляхом оперативного синтезу управляючих впливів за енергетичними і якісними критеріями з урахуванням умов експлуатації. Сучасний стан розвитку ринку і оновлення структури гібридних автомобілів, які експлуатуються в умовах України, зумовлюють необхідність комплексного підходу до оцінки їх технічного стану з метою вибору найкращої технології діагностування гібридної силової установки. На підставі оцінки і проведеного аналізу результатів досліджень обґрунтовано принципи і метод діагностики технічного стану гібридної силової установки, що забезпечує єдиний підхід дослідження технічного стану агрегатів незалежно від схеми будови та конструктивних особливостей гібридного автомобіля. Більшість викладених технологій діагностування гібридних силових установок не дозволяють об’єктивно проводити комплексну оцінку їх технічного стану за діагностичними параметрами, оскільки не відпрацьовано механізм їх спільного нормування і приведення до єдиної шкали вимірювання. Розроблено стратегію діагностування технічного стану гібридної силової установки на підставі концепції нейромережевого та нейронечіткого управління з адаптивним критиком на підставі методу навчання нейронної мережі з підкріпленням. Виконана формальна постановка оптимізаційної задачі діагностування гібридної силової установки при векторному функціоналі якості управління. Компонентами векторного функціоналу прийнято критерії точності управління, використання енергії тягової акумуляторної батареї, ступеня токсичності відпрацьованих газів. Надано використання принципу гарантованого результату та лінованого звернення векторного критерія в суперкритерій для визначення технічного стану гібридної силової установки на множині Паретооптимальних управлінь при нерівних критеріях оптимальності. В основу синтезу математичної моделі діагностики технічного стану гібридної силової установки лежить апроксимація нейронними мережами характеристик ДВЗ, які базуються на діагностичних даних випробувань. Розроблено теоретичні основи структурної та параметричної ідентифікації математичної моделі технічного стану гібридної силової установки. Отримана нейромережева модель діагностування технічного стану гібридної силової установки визначає залежність критерія показника ресурсу від енергетичних витрат автомобіля. Швидкість руху автомобіля, напруга і струм тягової акумуляторної батареї, час впорскування палива форсункою та швидкість обертання колінчастого валу ДВЗ є енергетичними показниками діагностування технічного стану гібридної силової установки. Удосконалено оцінку технічного стану ДВЗ гібридної силової установки за діагностичними параметрами економічності та екологічної безпеки на підставі використання апарату штучних нейронних мереж. Встановлено особливість діагностики технічного стану ДВЗ гібридної силової установки, яка відображає швидкісні характеристики ДВЗ і показники його економічності та токсичності відпрацьованих газів. Визначено стійку і ефективну роботу тягового електродвигуна гібридної силової установки у всьому діапазоні тяговошвидкісних режимів, що задаються за умовами обмеження споживаної потужності тягової акумуляторної батареї. Розроблено математичні моделі складових гібридної силової установки, як ДВЗ, тягового електродвигуна та тягової акумуляторної батареї. Експериментально підтверджено ефективність використання енергетичного підходу для діагностування технічного стану гібридної силової установки танауково обґрунтовано діагностичні параметри ДВЗ і тягової акумуляторної батареї на підставі розрахункового експерименту та дорожніх випробувань гібридного автомобіля. Розроблено лабораторний стенд для визначення характеристик подачі палива та електричних параметрів електромагнітних форсунок розподіленої системи впорскування ДВЗ гібридного автомобіля. В основі стенда використано елементи електронних систем керування роботою ДВЗ систему впорскування MultecS. За результатами стендових досліджень встановлено значну розбіжність (близько 50 %) у подачі палива окремими форсунками на усіх режимах роботи. Отримано метод діагностики технічного стану гібридної силової установки, який використовує штучні нейронні мережі та системи нечіткого висновку для ідентифікації коефіцієнта технічного стану ДВЗ та тягової акумуляторної батареї. Встановлено, що при використанні штучної нейронної мережі найкращі характеристики забезпечує трьохслойна мережа прямого розповсюдження, в першому скритому слої знаходиться 10 нейронів з сигмоїдальними активаційними функціями, а в другому – 4 нейрона. Навчання штучної нейронної мережі виконувалося на навчальній виборці з використанням навчальної множини. Контрольна підмножина використовувалася для контроля похибки навчання. В результаті налагоджування системи розкид точок експериментальних і розрахункових зменшився, що підтверджує якість налагоджування тестуємої нечіткої моделі. В результаті навчання штучної нейромережі середньоквадратичне відхилення похибки на контрольній виборці склало 0,012 Кр (5,4 %). Практичне значення отриманих результатів дослідження полягає в тому, що отримані наукові результати становлять єдиний комплекс досліджень ( концепція, принципи, методи та математичні моделі), запропоновано методику діагностування технічного стану гібридної силової установки на підставі концепції нейромережевого управління. Дисертаційні дослідження складають теоретичну базу для діагностики технічного стану агрегатів гібридної силової установки, наукового обґрунтування базових діагностичних параметрів екологічночистих транспортних засобів. Отримані результати були використані при розробці метода діагностування технічного стану складових гібридної силової установки за допомогою обчислювального експерименту і визначені науково обґрунтовані рекомендації встановлення діагностичних параметрів для аналізу технічного стану ДВЗ та тягової акумуляторної батареї. За результатами досліджень запропоновано алгоритм та процедуру раціонального діагностування технічного стану гібридної силової установки автомобіля на етапі експлуатації. Розроблені методики впроваджені в ТОВ «ТЕРКО АВТО». а також використовуються в навчальному процесі Тернопільського фахового коледжа Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя.
Keywords: гібридна силова установка; технічний стан; нечітка модель; автомобіль; діагностика; тягова батарея; модель нейронної мережі; hybrid power plant; fuzzy model; technical condition; car; diagnostics; traction battery; neural network model; 629.113