Автор: Qо‘ziyev, Nodir Murodullayevich; Mengliqulov, Jonibek Ramazon o‘g‘li

Аннотация: В современных автомобилях процесс оценки технического состояния двигателя становится все более сложным, что делает традиционные методы диагностики недостаточно эффективными. В частности, диагностические коды ошибок (DTC), определяемые через систему OBD-II, указывают только на заранее определенные неисправности, ограничивая возможность выявления скрытых или ранних стадий неисправностей двигателя. В данном исследовании предлагается диагностический подход, основанный на данных датчиков OBD-II, для анализа неисправностей двигателя с использованием искусственного интеллекта. В ходе исследования были проанализированы ключевые технические параметры, такие как частота вращения двигателя, температура охлаждающей жидкости, температура воздуха, расход топлива и скорость автомобиля. После предварительной обработки данных обнаружение неисправностей двигателя осуществлялось с использованием модели на основе искусственных нейронных сетей. Экспериментальные результаты демонстрируют, что предложенный алгоритм диагностики на основе ИИ обеспечивает более высокую точность и надежность по сравнению с традиционными методами. Результаты исследования имеют важное значение для раннего выявления неисправностей двигателя и повышения эффективности технического обслуживания автомобилей.

Ключевые слова: OBD-II, искусственный интеллект, диагностика двигателя, выявление неисправностей, данные датчиков.

Страницы в журнале: 497 - 503