| Русский Русский | English English |
   
Главная Архив номеров
19 | 12 | 2024
10.14489/vkit.2023.12.рр.053-060

DOI: 10.14489/vkit.2023.12.рр.053-060

Фаткиева Р. Р., Доманский К. Л.
МОДЕЛИРОВАНИЕ ОБНАРУЖЕНИЯ НЕИСПРАВНОСТЕЙ АВТОТРАНСПОРТНОГО СРЕДСТВА НА БАЗЕ УЧЕБНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОГО СТЕНДА
(с. 53-60)

Аннотация. Выявлены основные проблемы разработки интеллектуальных систем обучения специалистов по автотранспортным средствам. Формирование стендов для выявления неисправностей на базе существующих агрегатов и деталей автотранспортных средств затруднительно из-за высокой стоимости оборудования, что создает сложности при создании профильных учебных лабораторий. В связи с этим предложен подход, позволяющий осуществить моделирование режима обнаружения неисправностей на базе учебно-исследовательского стенда. Разработанные модели могут быть использованы при подготовке специалистов по автомобильному транспорту в режиме очного или дистанционного обучения. Последующее развитие направлено на расширение набора показателей, идентифицирующих нарушение безопасности функционирования, а также на автоматизацию процесса их распознавания.

Ключевые слова:  телематические данные; диагностическая система автомобиля OBD II; библиотека симуляции OBDSim; мобильная разработка.

 

Fatkieva R. R., Domanskij K. L.
SIMULATION OF THE VEHICLE FAULT DETECTION MODE ON THE BASIS OF A TRAINING AND RESEARCH STAND
(рр. 53-60)

Abstract. The article pinpoints main problems in developing intelligent systems for specialist’s tution in motor vehicles expluatation field. These include the lack of means for a comprehensive analysis to detect the violations and causality revealing mechanisms that allow the skills and competencies setup necessary for a specialist. The buildup of stands for troubleshooting on the basis of existing units and parts of vehicles is difficult due to the high cost of equipment, which creates difficulties for creating specialized training laboratories is shown. A new approach proposed that makes it possible to simulate the malfunction detection mode based on a training and research stand. Which makes it possible to apply the following analysis techniques: current indicators results comparison with previously obtained ones, identification and evaluation of various violations on the functioning of the vehicle, as well as detection of bottlenecks and problems. The given examples can serve as a development basis on the of educational and methodological complexes for specialists training in the diagnosis of motor vehicles, as well as new, more complex models for detecting violations. The developed techniques are good in training the road transport specialists in the mode of full-time or distance learning. Furtherness aims to expand the set of indicators identifying a violation of the safety for functioning, as well as the process of their recognition automatization.

Keywords: Telematics data; OBD II Car Diagnostic System; OBDSim Simulation Library; Mobile develop-ment.

Рус

Р. Р. Фаткиева, К. Л. Доманский (Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» имени В. И. Ульянова (Ленина), Санкт-Петербург, Россия) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript  

Eng

R. R. Fatkieva, K. L. Domanskij (Saint Petersburg Electrotechnical University ‘LETI’, St. Petersburg, Russia) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript  

Рус

1. Ненткер П. Испытайте симулятор Eltctude. Eltctude Simulator Challenge Experiment: сайт. URL: https://simulator.electude.com/simulator (дата обращения: 01.03.2023).
2. Порошин Н. М. Сломался автомобиль? Найдем решение вместе! Проект «Автотест онлайн». URL: https://autotest-online.ru/opisanie-problemy (дата обращения: 01.03.2023).
3. Patel C., Gaikwad J. IoT Based Augmented Reality Application for Diagnostic Vehicle's Condition Using OBD-II Scanne // International Journal of Engineering Research & Technology. 2020. V. 9, No. 8. Р. 762–764.
4. Guang Tao Yao, Heng Wu, Zi Rong Guo. Research Status and Trend of On-Board Diagnostics //Applied Mechanics and Materials. 2014. V. 538. Р. 339–343. DOI: 10.4028/www.scientific.net/amm.538.339
5. Мелешин В. В., Науменко Б. С. Методика диагностирования автотранспортных средств на инерционном стенде по мощностным показателям // Интеллект. Инновации. Инвестиции. 2018. № 1. С. 60–66.
6. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023682181 РФ. Программный комплекс моделирования маршрута передвижения автономных транспортных средств / А. А. Зайцева, Р. Р Фаткиева; заявитель Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова»; № 2023680659. Заявлено 10.10.2023; опубл. 23.10.2023.
7. Кириленко В. Г., Мальцев А. Н., Гурский А. С. Разработка концепции и создание учебного комплекса – тренажера для подготовки специалистов в области диагностики автотранспортных ДВС с электронной системой топливоподачи // Материалы 110-й междунар. науч.-техн. конф. Т. I. Иркутск, Россия. 2–4 июня 2021 г. Иркутск: Изд-во ИРНИТУ, 2021. С. 134–140.
8. Быков А. М., Вовк Е. Г. Учебный стенд имитации неисправностей электронной системы управления двигателя внутреннего сгорания // Автомобильный транспорт. 2012. Вып. 31. С. 67–70. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/uchebnyy-stend-imitatsii-neispravnostey-elektronnoy-sistemy-upravleniya-dvigatelya-vnutrennego-sgoraniya (дата обращения: 02.11.2023).
9. Technoton.nt-rt.ru. Учебный стенд «Транспортная телематика». Руководство по эксплуатации. Версия 2.0. Минск: Технотон, 2018. 32 с.
10. Obodoeze F. С., Okoye F. I, Obiokafor N. I. Design and Implementation of a Vehicle Fault Detection System (FDS) with Online and SMS Fault Reporting: Case Study of Ford Motors // American Journal of Engineering Research (AJER). 2018. No. 7. P. 53–64.
11. Naz E., Kopica F., Olaverri-Monreal C. Floating Car Data: Comparison of Smartphone and On-Board Diagnostics (OBD) Springer Nature Switzerland, AG, 2020. DOI: 10.1007/978-3-030-45096-0_21
12. Vehicle and Driver Monitoring System Using On-Board and Remote Sensors / A. E. Campos-Ferreira, J. d. J. Lozoya-Santos, J. C. Tudon-Martinez et al. // Sensors. 2023. 23(2): 814. URL: https://doi.org/10.3390/s23020814
13. Симулятор OBDII: G. Briggs. OBDSim. URL: https://icculus.org/obdgpslogger/obdsim.html (дата обращения: 01.03.2023).
14. FLTK. B. Spitzak. Source Code. URL: https://www.fltk.org/software.php (дата обращения: 01.03.2023).
15. Kaggle. G. Barreto. OBD-II datasets. URL: https://www.kaggle.com/cephasax/obdii-ds3/ (дата обращения: 01.03.2023).
16. GitHub-JustGlowing. G. Vettigli. MiniSom Library // URL: https://github.com/JustGlowing/minisom// (дата обращения: 01.03.2023).

Eng

1. Nentker P. Try the Eltctude simulator. Eltctude Simulator Challenge Experiment. Retrieved from https://simulator.electude.com/simulator (Accessed: 01.03.2023). [in Russian language]
2. Poroshin N. M. Has your car broken down? Let's find a solution together! Project "Autotest online". Retrieved from https://autotest-online.ru/opisanie-proble-my (Accessed: 01.03.2023). [in Russian language]
3. Patel C., Gaikwad J. (2020). IoT Based Augmented Reality Application for Diagnostic Vehicle's Condition Using OBD-II Scanne. International Journal of Engineering Research & Technology, 9(8), 762 – 764.
4. Guang Tao Yao, Heng Wu, Zi Rong Guo. (2014). Research Status and Trend of On-Board Diagnostics. Applied Mechanics and Materials, 538, 339 – 343. DOI: 10.4028/www.scientific.net/amm.538.339
5. Meleshin V. V., Naumenko B. S. (2018). Methodology for diagnosing vehicles on an inertial stand based on power indicators. Intellekt. Innovatsii. Investitsii, (1), 60 – 66. [in Russian language]
6. Zaytseva A. A., Fatkieva R. R. (2023). Software package for modeling the route of movement of autonomous vehicles. Certificate of state registration of a computer program No. 2023682181. Russian Federation. [in Russian language]
7. Kirilenko V. G., Mal'tsev A. N., Gurskiy A. S. (2021). Development of the concept and creation of an educational complex - a simulator for training specialists in the field of diagnostics of motor vehicle internal combustion engines with an electronic fuel supply system. Proceedings of the 110th international scientific and technical conference. Vol. I, 134 – 140. Irkutsk: Izdatel'stvo IRNITU. [in Russian language]
8. Bykov A. M., Vovk E. G. (2012). Training stand for simulating faults in the electronic control system of an internal combustion engine. Avtomobil'niy transport, 31, 67 – 70. Retrieved from https://cyberleninka.ru/article/n/uchebnyy-stend-imitatsii-neispravnostey-elektronnoy-sistemy-upravleniya-dvigatelya-vnutrennego-sgoraniya (Accessed: 02.11.2023). [in Russian language]
9. Technoton.nt-rt.ru: Training stand “Transport telematics”. Manual. Version 2.0. (2018). Minsk: Tekhnoton. [in Russian language]
10. Obodoeze F. С., Okoye F. I, Obiokafor N. I. (2018). Design and Implementation of a Vehicle Fault Detection System (FDS) with Online and SMS Fault Reporting: Case Study of Ford Motors. American Journal of Engineering Research (AJER), (7), 53 – 64.
11. Naz E., Kopica F., Olaverri-Monreal C. (2020). Floating Car Data: Comparison of Smartphone and On-Board Diagnostics (OBD). Springer Nature Switzerland. DOI: 10.1007/978-3-030-45096-0_21
12. Campos-Ferreira A. E., Lozoya-Santos J. d. J., Tudon-Martinez J. C. et al. (2023). Vehicle and Driver Monitoring System Using On-Board and Remote Sensors. Sensors, 23(2): 814. Retrieved from https://doi.org/10.3390/s23020814
13. OBDII Simulator: G. Briggs. OBDSim. Re-trieved from https://icculus.org/obdgpslogger/obdsim. html (Accessed: 01.03.2023).
14. Spitzak B. Source Code. FLTK. Retrieved from https://www.fltk.org/software.php (Accessed: 01.03.2023).
15. Barreto G. OBD-II datasets. Kaggle. Re-trieved from https://www.kaggle.com/cephasax/obdii-ds3/ (Accessed: 01.03.2023).
16. Vettigli G. MiniSom Library. GitHub-JustGlowing. Retrieved from https://github.com/Just Glowing/minisom// (Accessed: 01.03.2023).

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 500 руб. (в том числе НДС 20%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа скопируйте doi статьи:

10.14489/vkit.2023.12.рр.053-060

и заполните  форму 

Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных.

.

 

Eng

This article  is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 500 rubles. (including VAT 20%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please copy the article doi:

10.14489/vkit.2023.12.рр.053-060

and fill out the  form  

 

.

 

 

 
Поиск
Rambler's Top100 Яндекс цитирования