MONITOROWANIE STANU TECHNICZNEGO POJAZDÓW SAMOCHODOWYCH

MONITOROWANIE STANU TECHNICZNEGO POJAZDÓW SAMOCHODOWYCH HENRYK TYLICKI, BOLESŁAW OCHODEK, LESZEK SURÓWKA Streszczenie W opracowaniu przedstawiono rozwiązanie niektórych problemów monitorowania stanu technicznego środków transportu. W szczególności uzyskano rozwiązanie problemów związanych z wyborem zbioru parametrów diagnostycznych, oceną stanu technicznego środka transportu oraz wyznaczaniem terminu jego obsługiwania. Słowa kluczowe: stan techniczny rodka transportu, monitorowanie stanu, ocena stanu, termin obsługiwania rodka transportu 1. Wprowadzenie Zastosowanie w procesie eksploatacji metod monitorowania stanu technicznego rodków transportu wymaga optymalizacji ze wzgl du na przyj te kryteria: zbioru parametrów diagnostycznych, testów diagnostycznych i metod prognozowania. Rozwi zanie tych zada zale y od wielu czynników zwi zanych z wykorzystaniem obserwacji wielosymptomowych procesu zu ycia zespołów rodka transportu. Monitorowanie stanu technicznego rodka transportu powinno umo liwi : okre- lenie stanu w czasie bie cym na podstawie wyników bada diagnostycznych, co umo liwia ono kontrol stanu i lokalizacj uszkodzenia układów i zespołów rodka transportu oraz przewidywanie stanu w czasie przyszłym na podstawie historii wyników bada diagnostycznych, co umo liwia oszacowanie czasu niezawodnego u ytkowania rodka transportu oraz wyznaczenie terminu obsługiwania jego układów i zespołów. W procesie monitorowania stanu szczególnie wydaje si by wa na problematyka wyboru: zbioru parametrów diagnostycznych, metody wyznaczania testów diagnostycznych w zale no ci od wiarygodno ci diagnozy, ilo ci informacji i prawdopodobie stwa uszkodzenia zespołów rodka transportu oraz metody prognozowania w zale no ci od horyzontu prognozy, minimalnej liczby elementów szeregu czasowego niezb dnej do uruchomienia predykcji oraz przebiegu lub czasu pracy rodków transportu. Problematyka badania powy szych problemów, wysokie wymagania stawiane przez u ytkowników, a tak e obowi zuj ce przepisy prawne dotycz ce bezpiecze stwa u ytkowników oraz ochrony rodowiska, stanowi impuls do poszukiwania nowych metod monitorowania oraz wyznaczania nowych miar i narz dzi opisuj cych aktualne stany diagnostyczne rodków transportu w procesie eksploatacji, które poni ej zostały przedstawione jako odpowiednie procedury i algorytmy.

226 Henryk Tylicki, Bolesław Ochodek, Leszek Surówka Monitorowanie stanu technicznego pojazdów samochodowych 2. Charakterystyka zagadnienia Problematyka monitorowania stanu technicznego rodków transportu obejmuje ewolucj stanu technicznego układów i zespołów, identyfikacj problemów monitorowania stanu oraz sposobów ich do rozwi zania [2,3,4,6]. Uszkodzenia układów i zespołów jest jednym z istotnych zdarze wyst puj cych w procesie u ytkowania rodków transportu, determinuj cym ich niezawodno i efektywno wykorzystania oraz proces obsługiwa technicznych. Wynika st d, e w wi kszo ci przypadków uszkodzenia s zdarzeniami losowymi, bowiem nie mo na dokładnie przewidzie chwili uszkodzenia oraz dokładnie okre li przyczyny i okoliczno ci zaistnienia uszkodzenia. Stosuj c odpowiednie narz dzia z zakresu rozpoznawania stanu i niezawodno ci maszyn [1,2,5,10] mo liwe jest, co przedstawiono w opracowaniu, ocenienie stanu układów i zespołów rodka transportu oraz oszacowanie na odpowiednim poziomie ufno ci redniego czasu do ich uszkodzenia. W procesie monitorowania stanu technicznego rodków transportu podstaw wnioskowania s zazwyczaj zbiory informacji generowane przez system monitoruj cy stan techniczny, czyli zaobserwowane historie zmian warto ci nadzorowanych parametrów diagnostycznych Y(Θ). Zbiory te, dane w postaci szeregu czasowego yθ, s realizacj pewnego procesu losowego ζ(θ), którego parametry zale od losowego wektora wymusze X(Θ), kształtuj cego poziom badanego procesu zu ycia układów i zespołów rodka transportu (wektor U(Θ)) oraz losowego szumu zakłóce (wektor Z(Θ)) [3,8,15]. Skuteczno szacowania warto ci parametrów diagnostycznych w przyszło ci (prognozowanie), przy zało eniu niepełnej i niepewnej (nieprecyzyjnie okre lonych lub wyznaczonych z nieokre lonym bł dem) ich warto ci w czasie (Θ 1,Θ b), jest tym wi ksza im dłu szy jest posiadany szereg czasowy yθ i prostsze s mechanizmy kształtuj ce jego przebieg. W badaniach diagnostycznych wyst puje niestety cz sto sytuacja, gdy szeregi czasowe obserwacji diagnostycznej maszyny s relatywnie krótkie w stosunku do potrzeb zwi zanych z poprawn identyfikacj składnika systematycznego (zdeterminowanego) kształtuj cego trend rozpoznawanego zjawiska μ(θ) oraz obci one s bł dem pomiarowym. Dlatego te podstawowym zagadnieniem w analizie szeregów czasowych {yθ} jest badanie struktury ci gu zebranych wyników pomiarowych. Problem ten najcz ciej jest ukierunkowany na wyró nienie w szeregu czasowym składowych deterministycznych (regularnych) opisywanych za pomoc trendu μ(θ) i oddziaływa losowych η(θ), np. (obci enia, warunki terenowe, warunki klimatyczne, jako obsług, inne). Trend w tym uj ciu jest reprezentowany pewn nielosow funkcj trendu μ p(θ) wyznaczaj c generalny kierunek rozwoju i okre laj c ogóln prawidłowo zmian kontrolowanego zjawiska procesu zu ycia maszyny, za składnik losowy η(θ) okre la wahania wokół składowej systematycznej, spowodowane przez ró ne, losowo powtarzaj ce si wymuszenia [10,15,19] działaj ce na maszyn. Analizuj c najnowsze osi gni cia diagnostyki technicznej [6,7,10,14] mo na stwierdzi, e mo liwo tak stwarza system rozpoznawania stanu maszyn, który oprócz oceny stanu, umo liwia tak e wyznaczenia prognozowanie stanu, od którego najcz ciej da si wyznaczenie terminu i zakresu obsługiwania rodka transportu.

Studies & Proceedings of Polish Association for Knowledge Management Nr 69, 2014 227 3. Charakterystyka procesu monitorowania Monitorowanie stanu rodków transportu jest to proces, który powinien umo liwi : a) okre lenie stanu technicznego w czasie bie cym na podstawie wyników bada diagnostycznych, co umo liwi kontrol stanu i lokalizacj uszkodze w przypadku stanu niezdatno ci; b) przewidywanie stanu rodków transportu w czasie przyszłym na podstawie niepełnej historii wyników bada diagnostycznych, co umo liwi oszacowanie czasu niezawodnego u ytkowania i pozwoli na wyznaczenie terminu obsługiwania rodka transportu. Problem opracowania oceny stanu, prognozy i genezy stanu maszyny istotny jest zarówno na etapie opracowywania jej konstrukcji, produkcji i eksploatacji. Przyst puj c do wyznaczania rozpoznawania stanu jako testów kontroli stanu i lokalizacji uszkodze, prognozy natrafia si na problemy, które sprowadzaj si do nast puj cych pyta : a) czy optymalny zbiór parametrów diagnostycznych jednoznacznie opisuje stan rodka transportu, czy jest skorelowany ze zmian stanu, czy zawiera odpowiedni ilo informacji o stanie rodka transportu? b) czy optymalny zbiór parametrów diagnostycznych jest stabilny, czy te wykazuje istotne zmiany a je li tak, to jaki jest charakter tych zmian w zale no ci od czynników wynikaj cych z eksploatacji rodków transportu? c) w jaki sposób na stabilno optymalnego testu kontroli stanu i lokalizacji uszkodze wpływaj czynniki charakterystyczne dla eksploatacji, mianowicie: podatno diagnostyczna, warto poziomu wiarygodno ci diagnozy (o którym mo e decydowa u ytkownik), zmienne warunki eksploatacji i zmienna niezawodno? d) w jaki sposób na stabilno optymalnej prognozy wpływaj czynniki charakterystyczne dla eksploatacji rodków transportu, mianowicie: warto horyzontu prognozy (o którym mo e decydowa u ytkownik), zmienne warunki eksploatacji i zmienna niezawodno zespołów maszyny? Trafne rozwi zanie tych problemów jest niezb dne do efektywnego rozpoznawania stanu, a tym samym wymusza konieczno badania wra liwo ci procedur optymalnego rozpoznawania na powy sze czynniki. Je eli badanie wykazuje, e wyznaczone procedury s stabilne wówczas mo na je wykorzysta do wyznaczania programów kontroli stanu i lokalizacji uszkodze, prognozy oraz genezy stanu maszyn. W przeciwnym wypadku nale y podj decyzj o modyfikacji zało e i ogranicze procesu wyznaczania procedur rozpoznawania, np. poprzez wiadome nieuwzgl dnienie czynników wywołuj cych niestabilno rozwi zania i tym samym zmniejszenie uniwersalno ci otrzymanego rozwi zania. 3.1. Wybór parametrów diagnostycznych Zbiór parametrów diagnostycznych wyró nia si ze zbioru parametrów wyj ciowych. Na podstawie przeprowadzonych bada uwa a si, e wyznaczanie zbioru parametrów diagnostycznych w procesie oceny stanu i prognozowania stanu rodków transportu powinno uwzgl dnia [14,16]: zdolno odwzorowania zmian stanu rodka transportowego w czasie eksploatacji, ilo informacji o stanie rodka transportowego oraz odpowiedni zmienno warto ci parametrów diagnostycznych w czasie eksploatacji rodka transportowego.

228 Henryk Tylicki, Bolesław Ochodek, Leszek Surówka Monitorowanie stanu technicznego pojazdów samochodowych Algorytmy uwzgl dniaj ce te postulaty przedstawia si jako metod korelacji warto ci parametrów diagnostycznych ze stanem oraz metod maksymalnej pojemno ci informacyjnej parametru diagnostycznego. Zalet przedstawionych metod jest to, e pozwalaj one wybra ze zbioru parametrów wyj ciowych jednoelementowe oraz wieloelementowe zbiory parametrów diagnostycznych. Algorytm metodyki wyznaczania optymalnego zbioru warto ci parametrów diagnostycznych zawiera: akwizycj danych (zbiór warto ci parametrów diagnostycznych w funkcji czasu eksploatacji rodka transportu, zbiór warto ci nominalnych i warto ci granicznych parametrów diagnostycznych oraz zbiór stanów rodka transportu) oraz optymalizacj zbioru parametrów diagnostycznych za pomoc metody korelacji warto ci parametrów diagnostycznych ze stanem rodka transportowego (z czasem eksploatacji, r j = r(w, y j), (r j = r((θ, y j)), metody definiowania ilo ci informacji parametrów diagnostycznych o stanie rodka transportowego h j. W celu wyboru zbioru parametrów diagnostycznych wykorzystuje si warto ci wag w j, za jako kryterium wyboru parametru diagnostycznego (parametrów diagnostycznych) przyjmuje si maksymalizacj warto ci wag w j i wybranie parametrów diagnostycznych według powy szego kryterium. 3.2. Ocena stanu rodka transportu Wyznaczanie oceny stanu rodka transportu wi e si z badaniem relacji: parametry diagnostyczne stany rodka transportu. Na podstawie wyników bada [14,16,17] uwa a si, e wykorzystanie odpowiednich procedur powinno uwzgl dnia : a) potrzeb uzyskania informacji diagnostycznej na odpowiednim poziomie dekompozycji; b) potrzeb uzyskania informacji diagnostycznej w odpowiednim zakresie oceny stanu (kontrola stanu, lokalizacja uszkodzenia, kontrola stanu i lokalizacja uszkodzenia); c) ilo informacji o relacji: parametr diagnostyczny stan, parametr diagnostyczny czas eksploatacji rodka transportu; d) odpowiedni zmienno warto ci parametrów diagnostycznych w czasie eksploatacji rodka transportu. Badania w tym zakresie obejmuj : okre lenie metody wyznaczania testu kontroli stanu i lokalizacji uszkodze w funkcji wiarygodno ci diagnozy, okre lenie metody wyznaczania testu kontroli stanu rodka transportowego, okre lenie metody wyznaczania testu lokalizacji uszkodze rodka transportowego oraz okre lenie metody wyznaczania testu kontroli stanu maszyny i lokalizacji uszkodze rodka transportowego. Algorytm metodyki wyznaczania testu diagnostycznego zawiera: 1. Akwizycj danych. 2. Optymalizacj zbioru parametrów diagnostycznych. 3. Porz dkowanie zbioru danych poprzez okre lenie zbioru {s i (Θ k), i=1,, 1; k=1,, K}. 4. Badanie istotno ci zmian warto ci parametrów diagnostycznych {y j(θ k)}w zale no ci od stanu {s i = f(θ k); Θ k (Θ 1, Θ b)}, tzn. który z parametrów diagnostycznych najlepiej opisuje stan s i, odpowiednio przyjmuje si warto ci 1 oraz 0. 5. Wyznaczenie macierzy boolowskiej: 1 gdy zmiana stanu s i powoduje istotne zmiany warto ci parametru diagnostycznego y j; 0 gdy zmiana stanu s i nie powoduje istotnych zmian warto ci parametru diagnostycznego y j;

Studies & Proceedings of Polish Association for Knowledge Management Nr 69, 2014 229 6. Wyznaczenie testu kontroli stanu T KS na podstawie macierzy boolowskiej test T KS jako wektor warto ci logicznych (0, 1) parametrów diagnostycznych i to samy jemu wektor stanów: (y 1,, y n,, y N)} S 0 S 1 = {(s 1,, s n,, s N) dla stanu zdatno ci S 0 i stanu niezdatno ci S 1 : 7. Wyznaczenie testu lokalizacji uszkodze T LU na podstawie macierzy boolowskiej test T LU jako wektor warto ci logicznych <0, 1> parametrów diagnostycznych i to samy jemu wektor stanów: {(y 1,, y n,, y N)} S 1 = {(s 1,, s n,, s N), przy czym, je eli warto logiczna wektora sprawdze parametru diagnostycznego przyjmuje warto 1 warto parametru jest w przedziale warto ci granicznej, natomiast gdy warto logiczna wektora sprawdze parametru diagnostycznego przyjmuje warto 0, to warto parametru jest poza przedziałem warto ci granicznych. 3.3. Procedura prognozowania stanu Proces prognozowania stanu maszyny mo e by realizowany kilkoma sposobami, które okre- laj jednocze nie cel i posta prognozy. S to [1,3,5]: 1. Prognozowanie stanu technicznego maszyny polega na okre leniu zmian warto ci parametrów diagnostycznych, charakteryzuj cych proces pogarszania stanu w przyszło ci. Stan techniczny rodka transportu przedstawia si w postaci funkcji wektorowej: Y(Θ) = [y 1(Θ),...,y j(θ),...,y m(θ)], o przebiegu dyskretnym lub ci głym w czasie Θ 1,..., Θ b (Θ 1-czas pocz tku eksploatacji, Θ b - czas badania), przy czym wiadome s warto ci funkcji Y(Θ 1),..., Y(Θ b) w tym czasie. Nast pnie okre la si przebieg funkcji Y(Θ b+τ), przy czym prognoza mo e dotyczy funkcji Y(Θ), jak równie ka dej jej składowej y j(θ). 2. Wynik prognozowania okre la si jako prawdopodobie stwo znajdowania si warto ci symptomów maszyny poza przedziałem warto ci granicznych. Przy prognozowaniu prawdopodobie stwa znajdowania si rodka transportu w stanie zdatno ci zakłada si, e znane s warto ci parametrów diagnostycznych) y j(θ i) w czasach Θ i, i=1,...,b oraz g sto ci prawdopodobie stwa zmian parametrów diagnostycznych f t(y j) w czasie Θ. 2. Na podstawie prognozy kwalifikuje si rodek transportu do odpowiedniej klasy według kryterium zało onego poziomu niezawodno ci lub trwało ci. W tym przypadku prognozowanie polega na zakwalifikowaniu rodka transportu do jednej z klas na podstawie danych uzyskanych w czasie badania. Wynikiem wykorzystania opisanych powy ej procedur prognozowania jest wnioskowanie o stanie rodka transportu na podstawie prognozy warto ci parametrów diagnostycznych. Jednym z mo liwych sposobów jest formułowanie prognostycznych wniosków o stanie na podstawie porównania prognoz warto ci parametrów diagnostycznych z ich warto ciami granicznymi, wyznaczaj cymi np. klasy stanów zdatno ci i niezdatno ci i okre lenie postaci prognozy np. jako terminu kolejnego obsługiwania w strategii eksploatacji rodków transportu według stanu. Stan maszyny W(Θ n) w chwili czasu Θ n mo na scharakteryzowa za pomoc zbioru warto ci parametrów diagnostycznych y j(θ); ej,...,m}. Maszyna w chwili Θ n+τ znajduje si w stanie zdatno ci W 0, gdy spełniony jest warunek: W(Θ n+τ) = W 0 (j=1,...,m) [{y j,d} {y j (Θ n+τ)} {y j,g}] (1) gdzie: {y j,d}, {y j,g} zbiory dolnych i górnych warto ci granicznych parametrów diagnostycznych.

230 Henryk Tylicki, Bolesław Ochodek, Leszek Surówka Monitorowanie stanu technicznego pojazdów samochodowych Elementy zbioru {y j(θ n+τ)} s nieznane i st d konieczno ich przewidywania w zało onym przedziale czasu τ. W uj ciu tym ocen czasu przej cia urz dzenia w stan niezdatno ci wyznaczaj wyniki prognoz parametrów diagnostycznych {y j(θ n+τ)}, sygnalizuj ce przekroczenie warto ci granicznych. Jako dopuszczalny okres u ytkowania rodka transportu przyjmuje si wówczas czas jego pracy, w którym granice przedziału bł du dla poszczególnych prognoz okre lone na podzbiorze Ω y Ω dost pnych realizacji obserwowanych parametrów {y j(θ)} oraz ich prognozach {y j,p} według przyj tego predyktora P(yΘ,τ) nie przekraczaj warto ci granicznych {y j,gr}. Termin kolejnego obsługiwania Θ b1 wyznacza wówczas horyzont czasowy prognozy τ * : 1. Dla którego nie wyst pi przekroczenie warto ci granicznej parametru diagnostycznego y gr przez granic przedziału bł du prognozy wyznaczon przez promie rσ (metoda poziomowania warto ci bł du prognozy. 2. Dla którego nie wyst pi przekroczenie warto ci granicznej parametru diagnostycznego y gr przez prognozowan warto parametru diagnostycznego (metoda poziomowania warto ci granicznej parametru diagnostycznego. 3. Dla którego nie wyst pi przekroczenie warto ci granicznej parametru diagnostycznego y gr przez szacowan warto parametru diagnostycznego (metoda szacowania zmiany parametru diagnostycznego. 4. Wyst pi przekroczenie warto ci granicznej parametru diagnostycznego y * gr przez warto parametru diagnostycznego w czasie Θ b (metoda szacowania terminu diagnozowania i obsługiwania Θ b. Wyznaczanie terminu Θ b1 na podstawie przedstawionych metod determinuje wiele problemów, za najwa niejsze z nich to : a) wyznaczenie optymalnego zbioru parametrów diagnostycznych opisuj cych zmian stanu maszyny w funkcji czasu jej ycia ; b) okre lenie funkcji wagi dla wieloelementowego optymalnego zbioru parametrów diagnostycznych; c) okre lenie najlepszej metody wyznaczaj cej termin Θ b1. Rozwi zanie powy szych problemów wymaga zastosowania odpowiednich metod optymalizacji wielokryterialnej oraz metod prognozowania umo liwiaj cych wyznaczenie warto ci prognozowanej parametru diagnostycznego y j,p oraz konieczno znajomo ci warto ci granicznej parametru diagnostycznego y gr. Algorytm prognozowania stanu rodków transportu zawiera [13,18]: 1. Prognozowanie warto ci parametru diagnostycznego y j* : a) za pomoc metody adaptacyjnej Browna Mayera rz du 1 (B-M1) z współczynnikiem α= (0,5 0,8) i dla horyzontu prognozy τ = (1 3)ΔΘ wyznaczonej dla przedziału czasu (Θ 1,Θ b); b) za pomoc metody adaptacyjnej Holta z współczynnikiem α 1=(0,6 0,8) i α 2=(0,4 0,8) dla horyzontu prognozy τ = (1 3)ΔΘ wyznaczonej dla przedziału czasu (Θ 1,Θ b); c) za pomoc metod analitycznych (liniowa, wykładnicza, pot gowa pierwszego, drugiego i trzeciego rz du dla horyzontu prognozy τ = (1 3)ΔΘ wyznaczonej dla przedziału czasu (Θ 1,Θ b). 2. Wyznaczenie terminu nast pnego obsługiwania Θ d:

Studies & Proceedings of Polish Association for Knowledge Management Nr 69, 2014 231 a) Θ d1 za pomoc metody poziomowania bł du prognozy dla promienia bł du prognozy r p; b) Θ d2 za pomoc metody poziomowania warto ci granicznej parametru diagnostycznego (y jg1= y jg; y jg1= y jg +γ(y jn y jg) dla y jn > y jg oraz y jg1= y jg; y jg1= y jg γ (y jg y jn) dla y jg > y jn); c) wyznaczenie terminu obsługiwania: Θ d* = min (Θ d1, Θ d2). 4. System monitorowania stanu technicznego rodków transportu System Monitorowania Stanu Technicznego Środków Transportu (SMSTŚT) stanowią zaimplementowane procedury monitorowania stanu, które umożliwiają: a) wyznaczenie optymalnego zbioru parametrów diagnostycznych do oceny stanu i prognozowania warto ci parametrów diagnostycznych i na ich podstawie ocen stanu i lokalizacj uszkodzenia i prognozowanie stanu; b) wyznaczenie testu oceny stanu technicznego poprzez wyznaczenia macierzy relacji: stan techniczny czas eksploatacji warto parametru diagnostycznego oraz wyznaczenia testu kontroli stanu i testu lokalizacji uszkodzenia; c) prognozowanie stanu poprzez wyznaczenie metody prognozowania warto ci parametru diagnostycznego według funkcji bł du prognozy oraz okre lenie metody wyznaczenia terminu kolejnego obsługiwania. System MST T składa si z czterech modułów: Akwizycja, Optymalizacja Parametrów Diagnostycznych, Ocena Stanu, Prognozowanie Stanu. W module Akwizycja wprowadzane s dane (zbiór warto ci parametrów diagnostycznych w czasie eksploatacji rodka transportu oraz ich warto ci nominalne i graniczne, zbiór stanów w czasie eksploatacji poprzez import z pliku csv, pliku Excel lub import z czujników rodka transportu. W module Optymalizacja Parametrów Diagnostycznych przy zastosowaniu procedur optymalizacji wielokryterialnej nast puje obliczenie warto ci funkcji kryterialnych oraz wag wa no ci parametrów diagnostycznych dla rodka transportu z mo liwo ci zapisu do pliku tekstowego. Mo liwa jest tak e aktualizacja warto ci wag parametrów diagnostycznych (według preferencji operatora systemu) oraz r czny wybór parametrów diagnostycznych przez operatora. W module Ocena Stanu tworzona jest macierz diagnostyczna na podstawie danych wej ciowych (wybrane parametry diagnostyczne oraz zbiór stanów) z mo liwo ci jej edycji i zapisu do pliku tekstowego. Na podstawie macierzy diagnostycznej wyznaczany jest test kontroli stanu oraz testu lokalizacji uszkodze. W module Prognozowanie Stanu na podstawie optymalnego zbioru parametrów diagnostycznych (działanie modułu Optymalizacja Parametrów Diagnostycznych) wyznaczane s prognozowane warto ci parametrów diagnostycznych z bł dami prognozy według odpowiednich modeli. Istnieje mo liwo r cznego wyboru metod prognozowania i parametrów metod przez operatora w celu automatycznego przeszukiwania metod i wyboru metody według kryterium minimalnego bł du prognozy. Umo liwia to nast pnie wyznaczenie terminu obsługiwania rodka transportu według odpowiedniej metody. Istnieje mo liwo r cznego wyboru metody wyznaczenia terminu obsługiwania maszyny przez operatora systemu. W przypadku wieloelementowego optymalnego zbioru parametrów diagnostycznych wyst puje wa enie wyniku terminu obsługiwania. Wyst puje tak e wizualizacja wyznaczania terminu obsługiwania maszyny na podstawie prognozowanych warto ci parametrów diagnostycznych i ich odległo ci od warto ci granicznej.

232 Henryk Tylicki, Bolesław Ochodek, Leszek Surówka Monitorowanie stanu technicznego pojazdów samochodowych Przyst puj c do realizacji procedur nale y dysponowa danymi uzyskanymi podczas bada eksploatacyjnych rodka transportu. S to: zbiór warto ci parametrów diagnostycznych maszyny {y j(θ i)} wraz ze zbiorem warto ci granicznych {y jg} i warto ci nominalnych {y jn} oraz zbiór stanów maszyny {s m(θ i)} zaistniałych podczas jej eksploatacji. Etap pierwszy to wyznaczenie optymalnego zbioru parametrów diagnostycznych Y o, realizowane poprzez okre lenie warto ci wagi w 1j. Znajduj tu zastosowanie reguły wnioskowania: je li w j 0,1 to y j Y o lub je li w j = w jmax to y j Y o. Dzi ki temu uzyskuje si zbiory jednoelementowe lub wieloelementowe, przy czym zgodnie z wła ciwo ci modułu Optymalizacja Parametrów Diagnostycznych operator systemu mo e r cznie kształtowa elementy zbioru Y o, jak i warto ci wagi w j. Etap drugi to wyznaczenie testu diagnostycznego, który nast pnie mo na realizowa r cznie lub zaprogramowa jego wykonanie przez pokładowy system diagnostyczny. W celu jego wyznaczenia nale y: a) okre li zbiór stanów według kryterium warto ci prawdopodobie stwa p(s m)); b) okre li zbiór stanów (kryterium warto ci czasu eksploatacji s i (Θ i) S; c) wyznaczy macierz diagnostyczn MD; d) wyznaczy test kontroli stanu T KS i okre li sposób interpretacji warto ci logicznych 0 i 1 ; e) okre li sposób interpretacji warto ci logicznych 0 i 1 testu kontroli stanu T KS, f) okre li sposób interpretacji warto ci logicznych 0 i 1 testu lokalizacji uszkodze T LU. Etap trzeci działania procedur SMSTŚT dotyczy prognozowania stanu poprzez: a) wykorzystanie optymalnego zbioru parametrów diagnostycznych (zbiór jednoelementowy, zbiór wieloelementowy); b) okre lenie metody prognozowania warto ci parametrów diagnostycznych poprzez minimalizacj bł du prognozy; c) okre lenie metody wyznaczania terminu kolejnego obsługiwania Θ d poprzez jego minimalizacj ; d) okre lenie, dla zbioru wieloelementowego parametrów diagnostycznych, sposobu interpretacji warto ci wa onego terminu kolejnego obsługiwania Θ dw poprzez uwzgl dnienie wag w j. W celu rozwi zania powy szych zada wykorzystuje si w module Prognozowanie Stanu reguły wnioskowania. S to: a) je li w 1j = w 1jmax i je li w 1j 0,9 to y j Y o i zbiór Y o jest zbiorem jednoelementowym, Y o =Y o1 ; b) je li w 1j = w 1jmax i je li w 1j < 0,9 to y j Y o i zbiór Y o nie jest zbiorem jednoelementowym, Y o =Y oo ; c) je li bł d prognozy metody Holta (z odpowiednimi warto ciami parametrów α, β) dla zbioru Y o1 < bł du prognozy metod Browna Mayera (z odpowiedni warto ci parametru α) dla zbioru Y o1 to metod prognozowania warto ci zbioru Y o1 jest metoda Holta (z odpowiednimi warto ciami parametrów α, β), w przeciwnym przypadku metod prognozowania warto ci Y o1 jest metoda Browna Mayera (z odpowiedni warto ci parametru α); d) je li warto terminu kolejnego obsługiwania Θ o1(y o1 ) warto ci terminu kolejnego obsługiwania Θ d2 (Y o1 ) to metod wyznaczania terminu kolejnego obsługiwania jest metoda

Studies & Proceedings of Polish Association for Knowledge Management Nr 69, 2014 233 poziomowania warto ci bł du prognozy, w przeciwnym przypadku jest to metoda prognozowania warto ci granicznej parametru diagnostycznego; e) je li bł dy prognoz dla metod: Holta (z odpowiednimi warto ciami parametrów α, β) lub Browna Mayera (z odpowiedni warto ci parametru α) dla parametrów diagnostycznych zbioru Y oo przyjmuje warto ci minimalne, to metodami prognozowania warto ci odpowiednich parametrów diagnostycznych zbioru Y oo s powy sze metody; f) je li warto terminu kolejnego obsługiwania Θ d1 (Y oo ) warto ci terminu kolejnego obsługiwania Θ d2 (Y oo ) to metod wyznaczania terminu kolejnego obsługiwania (dla rozpatrywanego parametru diagnostycznego) jest metoda poziomowania warto ci bł du prognozy, w przeciwnym przypadku jest to metoda prognozowania warto ci granicznej parametru diagnostycznego; g) je li warto terminu kolejnego obsługiwania Θ o wyznacza si dla Y oo to warto ta jest warto ci wa on warto ci Θ ow. 5. Podsumowanie Przeprowadzona prezentacja procedur i algorytmów monitorowania stanu rodków transportu pozwala na sformułowanie nast puj cych wniosków: 1. Wszystkie prezentowane procedury i algorytmy pozwalaj wyznaczy optymalne, ze wzgl du na przyjmowane kryteria, elementy monitorowania stanu: zbiór parametrów diagnostycznych, test kontroli stanu i lokalizacji uszkodze oraz prognoz warto ci parametrów diagnostycznych i oszacowanie terminu obsługiwania; 2. Procedury SMST T umo liwiaj uzyska zadowalaj ce wyniki rozwi za na ka dym etapie działania procedur. Wynika to z nast puj cych przesłanek: a) na etapie wyznaczenie optymalnego zbioru parametrów diagnostycznych, do oceny stanu maszyny i prognozowania warto ci parametrów diagnostycznych, i na ich podstawie ocen stanu i lokalizacj uszkodzenia oraz prognozowanie stanu poprzez mo liwo uzyskiwania zbiorów jednoelementowych i wieloelementowych z warto ciami wagi w j; b) na etapie wyznaczenia testu oceny stanu technicznego poprzez wyznaczenie macierzy relacji: stan techniczny czas eksploatacji warto parametru diagnostycznego oraz mo liwo wyznaczenia ró norodnych postaci testów kontroli stanu i testów lokalizacji uszkodzenia uzale nionych tylko od relacji macierzy diagnostycznej MD. c) na etapie prognozowania stanu poprzez wyznaczenie metody prognozowania warto ci parametru diagnostycznego według funkcji bł du prognozy ze zbioru: metody Browna Mayera rz du pierwszego i drugiego oraz metody Holta oraz okre lenie metody wyznaczenia terminu kolejnego obsługiwania z zbioru: metoda poziomowania warto ci bł du prognozy i metoda prognozowania warto ci granicznej parametru diagnostycznego. 3. Ze wzgl du na powy sze, przedstawione procedury i algorytmy mog stanowi podstaw do wyznaczania reguł wnioskowania i budowy pokładowego systemu monitorowania stanu technicznego rodków transportu w zakresie: wyznaczenia optymalnego zbioru parametrów diagnostycznych, wnioskowania o stanie rodków transportu i lokalizacji jego uszkodze oraz oszacowanie terminu nast pnego obsługiwania.

234 Henryk Tylicki, Bolesław Ochodek, Leszek Surówka Monitorowanie stanu technicznego pojazdów samochodowych Bibliografia 1. Batko W., Metody syntezy diagnoz predykcyjnych w diagnostyce technicznej. Mechanika, z. 4. Zeszyty Naukowe AGH, Kraków 1984. 2. Cempel C., Theory of energy transforming systems and its aplication in diagnostic of systems, I Seminarium Wibroakustyka w systemach technicznych, Warszawa 1994. 3. Goł biowski A., Tylicki H., Model procesu rozpoznawania stanu technicznego obiektów. WAT. Warszawa 1987. 4. Inman D. J. I in., Damage prognosis for aerospace, civil and mechanical systems. John Wiley & Sons, Ltd. New York 2005. 5. Ka mierczak J., Zastosowanie liniowych modeli procesów losowych do prognozowania w diagnostyce maszyn. Mechanika, z. 95. Zeszyty Naukowe Politechniki l skiej, Gliwice 1985. 6. Korbicz J., Metody sztucznej inteligencji w diagnostyce maszyn, Kongres Diagnostyki Technicznej, tom I ZD SPE KBM PAN, Gda sk 1996. 7. Ko cielny J., M., Diagnostyka zautomatyzowanych procesów przemysłowych, AOW Exit, Warszawa 2001. 8. Lewitowicz, J., Systemy eksploatacji statków powietrznych, t. 3. Badania eksploatacyjne statków powietrznych. Wydawnictwo ITWL, Warszawa 2005. 9. Merkisz J., Mazurek, S., Pokładowe systemy diagnostyczne pojazdów samochodowych. WKŁ, Warszawa 2002. 10. Michalski, R., Nizi ski, S., Diagnostyka obiektów technicznych. Wydawnictwo ITE, Radom 2003. 11. Nizi ski S., Koncepcja informatycznego systemu zarządzania eksploatacją pojazdów mechanicznych. Sprawozdanie nr 36/SS/2003. WITPiS Sulejówek 2002. 12. Tylicki H., Conception of the optimization of devices technical condition forecasting process. Machine Dynamics Problems, 9 (1994), Warszawa 1995. 13. Tylicki H., ółtowski B., Determination methods of the next diagnosis term of transport vehicle. Archives of Transport. vol.12. Warsaw 2001. 14. Tylicki H., Monitorowanie stanu środków transportowych, TRANSCOMP 2009 International Conference Computer Systems Aided Science, Industry and Transport. Zakopane 2009. 15. Tylicki H., ółtowski B., Rozpoznawanie stanu maszyn. Wydawnictwo ITE Radom. Radom Bydgoszcz 2010. 16. Tylicki, H., Wykorzystanie dedykowanego systemu diagnostycznego w rozpoznawaniu stanu maszyn. Sprawozdanie z realizacji prac badawczych Techniki wirtualne w badaniach stanu, zagro e bezpiecze stwa i rodowiska eksploatowanych maszyn. Bydgoszcz 2011. 17. Tylicki, H., Metody optymalizacyjne w niezawodności symptomowej maszyn. Materiały konferencyjne, XXXV Zimowa Szkoła Niezawodno ci, Szczyrk 2007. 18. Zienkiewicz, O.C., Zhu, J.U., A simple error estimation and adaptive procedure for practical engineering analysis. International Journal for Numerical Methods in Engineering., vol. 24 (1987), pp. 337 357. 19. ółtowski B., Castaneda L. (2006), Sistema Portail de Diagnostico para el Sistema Metro de Medellin. VIII Congresso International de Mantenimiento, Bogota, Columbia 2006.

Studies & Proceedings of Polish Association for Knowledge Management Nr 69, 2014 235 MONITORING THE TECHNICAL STATE OF MOTOR VEHICLES Summary Solution of some problems of monitoring the technical state of transportation vehicle in study was introduced. It the solution of problems in peculiarity was got was connected with choice of diagnostic parameters set, the opinion of technical state transportation vehicle as well as marking term of his service. Keywords: technical state of transportation vehicle, monitoring the state, opinion of state, term of transportation vehicle service Henryk Tylicki Bolesław Ochodek Leszek Surówka Instytut Politechniczny Pa stwowa Wy sza Szkoła Zawodowa im. St. Staszica w Pile ul. Podchor ych 10, 64-920 Piła e-mail: htylicki@pwsz.pila.pl, boleslaw.ochodek@pwsz.pila.pl, leszek.surowka@pwsz.pila.pl