Применение метода «дерево решений» в диагностике неисправности двигателя внутреннего сгорания автомобиля
Ключевые слова:
иерархическая структура, частично упорядоченное множество, обобщенная пирамида Паскаля, метод «Дерево решений», автомобиль, двигатель внутреннего сгорания, техническое обслуживание, диагностика, автосервисАннотация
При современном уровне развития автотранспортного парка на первое место выходят вопросы обеспечения безотказности, надежности и экологичности автомобиля, которые призваны обеспечивать безопасность его эксплуатации. Основным агрегатом автомобиля, на долю которого приходится наибольшее число отказов, является двигатель внутреннего сгорания. Надежность работы двигателей зависит не только от их конструкции, технологии изготовления, условий эксплуатации автомобилей, но в большой степени от организации и качества их обслуживания. Для повышения качества эксплуатационных характеристик двигателя внутреннего сгорания важную роль играет своевременная и достоверная диагностика его технического состояния с своевременной организацией регламентных мероприятий, которые определяются по результатам диагностирования. Можно утверждать, что своевременная диагностика неисправностей двигателя и поддержание его эксплуатационных характеристик на качественно высоком уровне, является важнейшим условием бесперебойной работы автотранспортных средств. В ходе эксплуатации автомобильного транспорта часто возникают различные отклонения в работе двигателя внутреннего сгорания как в процессе движения, так и при работе на холостом ходу. Количество таких отклонений вариативно и зависит от различного сочетания возникших неисправностей механизмов и систем. Возникшие сочетания неисправностей требуют индивидуального подхода к их выявлению. Даже для опытных водителей и механиков, которые хорошо знают принципы работы систем и механизмов двигателя, поиск неисправностей представляет сложность. В подобных случаях используют средства диагностирования. В данной статье рассмотрен один из способов представления правил в иерархической, последовательной структуре – метод деревьев принятия решений, где каждому объекту соответствует единственный узел, дающий решение. Приводятся общие принципы и примеры использования данного метода в задачах диагностики технического состояния двигателя автомобиля. Рассматриваются вопросы экспертной диагностики технического состояния двигателя внутреннего сгорания автомобиля в условиях автосервиса. Предложено дерево решений при низкой величине давления масла в двигателе. Может быть использовано при создании баз знаний для работников станций технического обслуживания автомобилей.
Библиографические ссылки
Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. М. : Мир, 1973. 344 с.
Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М. : Радио и связь, 1993. 278 с.
Стенли Р. Перечислительная комбинаторика. М. : Мир, 1990. 434 с.
Биркгоф Г. Теория решеток. М. : Наука, 1984. 568 с.
Гретцер Г. Общая теория решеток. М. : Мир, 1982. 456 с.
Балагура А.А., Кузьмин О.В. Обобщенная пирамида Паскаля и частично упорядоченные множества // Обозрение приклад. и пром. математики. 2007. Т. 14, Вып. 1. С. 88–91.
Лебедев В.Б., Федотов Е.А. Моделирование данных информационных систем методами теории решеток // Изв. вузов. Поволж. регион. Сер. Техн. науки. 2015. № 3 (35). С.104–110.
Басакер P., Саати Т. Конечные графы и сети. М. : Наука, 1974. 368 с.
Евстигнеев В.А., Касьянов В.Н. Теория графов: алгоритмы обработки бесконтурных графов. Новосибирск : Наука, 1998. 385 с.
Fidge C. J. Partial Orders for Parallel Debugging // ACM SIGPLAN Notices. 1989. Vol. 24. № 1. P. 183–194.
Ma T.-H., Spinrad J. P. Cycle-tree partial orders and chordal comparability graphs // Order. 1991. Vol. 8. № 1. P. 49–61.
Murthy S.K. Automatic construction of decision trees from data: A multidisciplinary survey // Data Min. Knowl. Discov., 1998. № 2(4). P. 345–389.
Кузьмин О.В. Обобщенные пирамиды Паскаля и их приложения. Новосибирск : Наука. Сиб. издат. фирма РАН, 2000. 294 с.
Kuzmin O.V., Balagura A.A., Kuzmina V.V., Khudonogov I.A. Partially ordered sets and combinatory objects of the py-ramidal structure // Advances and Applications in Discrete Mathematics. 2019. Vol. 20. Is. 2. P. 229–242.
Hunt E.B., Janet Marin, Philip J.S. Experiments in Induction. N. Y. : Academic Press, 1966. 247 p.
Зайцева М.М., Кузьмин С.Е. Разработка деревьев решений диагностики различных неисправностей авторефри-жераторов. Ч. 1 // Инженерный вестн. Дона, 2017. № 3 (46). С. 53. URL: http://ivdon.ru/ru/magazine/issue/130 (дата обра-щения 12.04.2021).
Смирнов Ю.А. Диагностика технического состояния автотранспортных средств. М. : ИНФРА-М, 2020. 180 с.
Огнев И.Г., Банных С.А. Алгоритмы поиска неисправностей двигателя без использования диагностического обо-рудования при нарушении правильного режима его работы // Теория и практика военного образования в гражданских вузах: педагогический поиск : сб. материалов I Всерос. науч.-практ. конф. Екатеринбург, 2019. C. 131–137.
Хрулев А.Э., Клименко В.Г. Особенности построения и применения логических методов поиска причин отказов поршневых двигателей внутреннего сгорания в эксплуатации // Авіаційно-космічна техніка і технологія. 2020. № 7(167). С. 146–157.
Балагура А.А., Кузьмин О.В. Обобщенные пирамиды Паскаля и им обратные // Дискретная математика. 2007. Т. 19, Вып. 4. С. 108–116.
Бондаренко Б.А. Обобщенные треугольники и пирамиды Паскаля, их фрактали, графы и приложения. Ташкент : Фан, 1990. 192 с.
Кузьмин О.В., Серёгина М.В. Верхние отсечения обобщенной пирамиды Паскаля и их интерпретации // Журн. Сиб. федер. ун-та. Математика и физика. 2010. Т. 3, Вып. 4. С. 533–543.
Кузьмин О.В., Серёгина М.В. Плоские сечения обобщенной пирамиды Паскаля и их интерпретации // Дискрет. математика. 2010. Т. 22, Вып. 3. С. 83–93.
Кузьмин О.В., Серёгина М.В. Восходящие сечения обобщенной пирамиды Паскаля и модели развития популяций // Обозрение прикладной и промышленной математики. 2010. Т. 17, Вып. 3. С.430–432.
Kuzmin O.V., Khomenko A.P. and Artyunin A.I. Discrete model of static loads distribution management on lattice struc-tures // Advances and Applications in Discrete Mathematics. 2018. Vol. 19. Is. 3. P. 183–193.
Kuzmin O.V., Khomenko A.P. and Artyunin A.I. Development of special mathematical software using combinatorial numbers and lattice structure analysis // Advances and Applications in Discrete Mathematics. 2018. Vol. 19. Is. 3. P. 229–242.
Кристофидес Н. Теория графов. Алгоритмический подход. М. : Мир, 1978. 432 с.
Кузьмин О.В., Аталян А.В. Деревья принятия решений в задачах диагностики и прогнозирования // Прикладные задачи дискретного анализа. Иркутск, Изд-во ИГУ, 2019. С. 64–79.
