ДІАГНОСТИКА АВТОМОБІЛЬНИХ ДВИГУНІВ НА СТИСНЕНОМУ ПОВІТРІ З ВИКОРИСТАННЯМ ШІ

Анотація

Ефективна діагностика технічного стану автомобіля забезпечує його надійність та продуктивність під час виконання транспортних процесів. Сучасні інформаційні технології та методи обробки даних дають змогу виявляти та прогнозувати потенційні несправності на ранніх етапах їх виникнення, що сприяє підвищенню безпеки дорожнього руху та зменшенню витрат на технічне обслуговування.
У роботі проведено аналіз методів і моделей, що застосовуються в інформаційних системах діагностики двигунів, які працюють на стисненому повітрі. Розглянуто можливості використання алгоритмів машинного навчання для обробки даних сенсорів та виявлення несправностей у роботі двигуна. Запропоновано структуру інформаційного забезпечення системи діагностики, що включає реляційну базу даних та моделі машинного навчання, реалізовані на платформі TensorFlow.
Показано можливість застосування методів класифікації, регресії та аналізу аномалій для визначення технічного стану елементів двигуна та прогнозування їхнього ресурсу. Запропонований підхід дозволяє автоматизувати процес діагностики, підвищити точність визначення несправностей і забезпечити інтеграцію системи з телекомунікаційними та хмарними сервісами.