(Dr. Sci. (Techn.)), Professor
доктор технических наук, профессор кафедры «Вычислительная техника»
Postgraduate Student
аспирант кафедры «Вычислительная техника»
The article deals with the problem of managing the operation and maintenance of autonomous trucks KAMAZ using a telematics and diagnostics system. The functions and composition of the onboard module of a robotic vehicle are described. The main controlled values are determined. The presence of a developed system for monitoring the state of units and assemblies provides a solution to the problem of controlling the modes of the car operation. The structure of the telematics and diagnostics system has been developed and implemented. The main blocks of the proposed system are shown. The main diagnostic and forecasting functions are performed on a workstation with an analytical module. It is proposed to use an approach based on previous conditions matrixes. An example of matrix analysis for a car engine cooling system is given. Modeling of the engine cooling system was carried out and graphs of transient processes were obtained. The analytical module is designed using artificial neural networks to analyze time series of car parameter values. To conduct virtual tests of a car in various operating modes, a simulation model was developed on a stochastic time colored Petri net. The model simulates both the movement of the vehicle to the point of production operations and the change in the technical condition of the car. The model makes it possible to describe and study the influence of random factors on the time of execution of production tasks, to take into account the probabilistic characteristics of failure events or defects in vehicle components and assemblies. The use of an artificial neural network in the analytical module of the diagnostic system workstation makes it possible to predict the technical condition of vehicle components and systems in real time, followed by verification of the dynamics of processes on a simulation model on a Petri net.
Рассматривается задача управления эксплуатацией и техническим обслуживанием автономных грузовых автомобилей КАМАЗ с помощью системы телематики и диагностики. Описаны функции и состав бортового модуля контроля роботизированного автомобиля. Наличие развитой системы мониторинга состояния агрегатов и узлов обеспечивает решение задачи управления режимами эксплуатации. Разработана и реализована структура системы телематики и диагностики. Показаны основные блоки предлагаемой системы. Основные функции по диагностике и прогнозированию выполняются на рабочей станции с аналитическим модулем. Предложено использовать подход, основанный на анализе матриц предотказных состояний агрегатов. Приведен пример анализа матриц для системы охлаждения двигателя автомобиля. Проведено моделирование системы охлаждения двигателя и получены графики переходных процессов. Аналитический модуль построен с использованием искусственных нейронных сетей для анализа временных рядов значений параметров автомобиля. Для проведения виртуальных испытаний автомобиля в различных режимах эксплуатации разработана имитационная модель на стохастической временной раскрашенной сети Петри. Модель имитирует как движение автомобиля к точке выполнения производственных операций, так и изменение технического состояния автомобиля. Имитационная модель позволяет описывать и исследовать влияние случайных факторов на время выполнения производственных заданий, учитывать вероятностные характеристики событий отказов или появления дефектов в узлах и агрегатах автомобилей. Применение искусственной нейронной сети в аналитическом модуле рабочей станции системы диагностирования дает возможность осуществлять прогнозирование технического состояния узлов и систем автомобилей в режиме реального времени с последующей верификацией динамики процессов на имитационной модели на сети Петри. К основным новым научным результатам, полученных авторами, относятся структура рабочей станции с аналитическим модулем и имитационная модель на сети Петри для анализа и прогноза технического состояния автомобиля.